DeepSeek-V3.1-Terminus部署教程：多节点分布式推理配置
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus 1. 部署前准备
1.1 环境要求
DeepSeek-V3.1-Terminus分布式推理需满足以下硬件和软件要求：
- 硬件：至少2台配备NVIDIA GPU的服务器（推荐A100或H100），每台服务器显存≥80GB
- 网络：节点间10Gbps以上以太网连接，支持NCCL通信
- 软件：
- Python 3.8+
- CUDA 11.7+
- NCCL 2.14+
1.2 依赖安装
节点需安装的核心依赖见inference/requirements.txt：
torch
transformers
safetensors
tilelang==0.1.6.post1
使用以下命令安装依赖：
pip install -r inference/requirements.txt
2. 模型准备
2.1 模型下载
通过GitCode仓库克隆项目：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus.git
cd DeepSeek-V3.1-Terminus
2.2 模型转换
使用inference/convert.py工具将标准HuggingFace格式转换为分布式推理格式。假设使用2节点模型并行（MP=2）：
python inference/convert.py \
--hf-ckpt-path ./original_checkpoint \
--save-path ./converted_checkpoint \
--n-experts 256 \
--model-parallel 2
转换后生成的文件结构：
converted_checkpoint/
├── model0-mp2.safetensors # 节点0权重
├── model1-mp2.safetensors # 节点1权重
├── tokenizer.json
└── tokenizer_config.json
3. 分布式配置
3.1 配置文件说明
分布式推理主要配置文件为inference/config_671B_v3.1.json，关键参数说明：
| 参数 | 说明 | 推荐值 |
|---|---|---|
n_routed_experts | 路由专家数量 | 256 |
n_activated_experts | 每个token激活专家数 | 8 |
n_expert_groups | 专家分组数 | 8 |
route_scale | 路由权重缩放因子 | 2.5 |
dim | 模型隐藏层维度 | 7168 |
n_heads | 注意力头数 | 128 |
3.2 节点间通信配置
创建hostfile指定节点信息：
node0.example.com slots=8 # 8个GPU
node1.example.com slots=8
4. 启动推理服务
4.1 单节点测试
先在单节点验证基础功能：
python inference/generate.py \
--ckpt-path ./converted_checkpoint \
--config inference/config_671B_v3.1.json \
--interactive \
--max-new-tokens 200 \
--temperature 0.6
4.2 多节点启动
使用torchrun启动分布式推理：
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=1 \
--rdzv_id=100 --rdzv_backend=c10d \
--rdzv_endpoint=node0.example.com:29400 \
inference/generate.py \
--ckpt-path ./converted_checkpoint \
--config inference/config_671B_v3.1.json \
--interactive
4.3 启动参数说明
inference/generate.py支持的核心参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
--ckpt-path | str | 转换后的模型路径 |
--config | str | 配置文件路径 |
--input-file | str | 批量推理输入文件 |
--interactive | bool | 交互模式开关 |
--max-new-tokens | int | 最大生成token数 |
--temperature | float | 采样温度 |
5. 性能优化
5.1 张量并行策略
模型并行主要通过model.py中的ColumnParallelLinear和RowParallelLinear实现：
- 列并行：输出特征维度拆分到不同节点
- 行并行：输入特征维度拆分到不同节点
关键代码实现：
class ColumnParallelLinear(Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=False, dtype=None):
assert out_features % world_size == 0
self.part_out_features = out_features // world_size
super().__init__(in_features, self.part_out_features, bias, dtype)
5.2 显存优化
启用FP8量化（需NVIDIA Hopper架构GPU）：
# 在configuration_deepseek.py中设置
class DeepseekV3Config(PretrainedConfig):
def __init__(self, dtype="fp8", **kwargs):
self.dtype = dtype
super().__init__(**kwargs)
6. 监控与调试
6.1 分布式状态检查
在推理过程中，可通过环境变量监控节点状态：
# inference/generate.py中获取分布式信息
world_size = int(os.getenv("WORLD_SIZE", "1"))
rank = int(os.getenv("RANK", "0"))
local_rank = int(os.getenv("LOCAL_RANK", "0"))
6.2 常见问题排查
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| NCCL通信超时 | 检查防火墙配置，确保29400端口开放 |
| 显存溢出 | 减少max_batch_size，启用FP8量化 |
| 专家负载不均 | 调整n_expert_groups参数 |
7. 高级配置
7.1 动态路由调整
修改model.py中的Gate类调整专家路由策略：
class Gate(nn.Module):
def __init__(self, args: ModelArgs):
self.score_func = args.score_func # 'softmax'或'sigmoid'
self.route_scale = args.route_scale # 调整路由权重
7.2 推理结果持久化
添加结果保存功能到inference/generate.py：
# 在generate函数后添加
with open("inference_results.jsonl", "a") as f:
json.dump({"prompt": prompt, "completion": completion}, f)
f.write("\n")
8. 总结与展望
本教程详细介绍了DeepSeek-V3.1-Terminus的多节点分布式推理部署流程，包括环境准备、模型转换、集群配置和性能优化。通过合理配置模型并行和专家路由策略，可在普通GPU集群上高效运行千亿参数模型。
未来优化方向：
- 实现自动负载均衡的专家路由
- 集成TensorRT加速推理
- 开发Kubernetes部署方案
完成部署后，可通过以下命令进行压力测试：
python benchmarks/throughput_test.py --concurrency 32 --input-length 512
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