大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

最新推荐文章于 2025-04-14 19:20:48 发布
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单台机器GPU资源不足以执行推理任务时，一个方法是模型蒸馏量化，结果就是会牺牲些效果。另一种方式是采用多台机器多个GPU进行推理，资源不足就堆机器虽然暴力但也是个不错的解决方法。值得注意的是多机多卡部署的推理框架，也适用于单机多卡，单机单卡，这里不过多赘述。

1、vLLM分布式部署

我的需求是Ubuntu中部署70B+大模型，不量化，两台机器，每台机器4张4090 24G显卡，采用docker环境，在稍微调研了一些支持多级多卡、支持serving部署的工具后，最终选择vllm部署，主要原因是看着简单，主流的开源LLM都支持且提供OpenAI接口访问。

docker镜像构建

?? docker镜像构建基本上就是参照一位博主的文章

最低0.47元/天 解锁文章
多机多卡推理部署大模型
NLP与推荐算法
06-20 4779
python多机多卡推理部署大模型
【llm对话系统】llm大语言模型推理之vllm多gpu批推理
kakaZhui的博客
01-26 1210
参数来控制使用多少个 GPU 进行模型加载和推理。GPU 编号从 0 开始。分配的 GPU 顺序一致。
使用vLLM serve 为什么还是使用gpu0 ，怎么才能平均
keyboard专栏
11-03 2398
通过以上步骤，你应该能够让 vLLM 在多 GPU 上平均负载。如果还有问题，建议查阅 vLLM 的官方文档或 GitHub 问题跟踪页面，以获取更多关于多 GPU 使用的建议和解决方案。
通过 vLLM 整合多台PC的显卡资源运行本地大模型（多机多卡）
学亮编程手记
03-28 1705
是整合多台PC显卡资源的首选工具，其分布式架构、生产级优化和成熟生态（如 Ray 和 Docker）能有效解决跨节点部署的复杂性问题。若需快速验证，可参考。根据你的需求（整合多台PC的显卡资源运行本地大模型），
大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署1
sunny0121的博客
07-09 2万+
ubuntu中采用docker和vllm进行多机多卡大模型本地部署
vLLM实战：多机多卡大模型分布式推理部署全流程指南
目标检测、LLM相关
04-09 3685
拓扑感知：通过nvidia-smi topo -m查看GPU连接方式，优先使用NVLink互联的GPU组。调整–tensor-parallel-size与–pipeline-parallel-size比例。连续批处理：vLLM默认启用，通过–max-num-seqs 256控制并发量。Ray日志：/tmp/ray/session_latest/logs/–object-store-memory：建议设置为可用内存的70%降低–gpu-memory-utilization至0.7-0.8。
实战：vLLM多机多卡部署大模型
weixin_46316820的博客
02-18 2501
【代码】实战：vLLM多机多卡部署大模型。
使用vllm多节点多卡部署大模型
qq_15060477的博客
02-22 2266
要在多节点多卡的环境中部署一个大模型，可以使用（Very Large Language Model）框架。vLLM 是一个高效的推理和服务框架，特别适合大规模语言模型的部署。
DeepSeek大模型一键部署解决方案：全平台多机分布式推理与国产硬件优化异构计算私有部署
风一样
02-13 6651
以上是关于如何安装 GPUStack 并在不同场景下部署 DeekSeek R1 模型的使用教程。了解更多信息。GPUStack 是一个低门槛、易上手、开箱即用的私有大模型服务平台。它可以轻松整合并利用各种异构 GPU 资源，方便快捷地为生成式 AI 应用和应用开发人员部署所需的各种 AI 模型。GPUStack 背后的研发团队具有全球顶级开源项目经验，项目的功能设计和文档都很完整，团队自项目初期便面向全球用户，当前已有大量国内外开源用户。团队致力于将国产开源项目推广到全球，值得关注。。
理解vllm分布式推理服务中的多节点Multi-Node部署方式
ybdesire的专栏
08-21 5099
使用vllm中的多节点分布式推理模式部署llm
vLLM 多机多卡推理测试与验证（Kubernetes）vLLM 多机多卡推理 Kubernetes 验证
流水_鱼鱼的博客
02-14 2071
本文记录在两台 L20 机器，每台机器 4 块 L20 显卡（46G）的环境下，使用 vLLM 部署 Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 模型并提供多节点多卡推理服务的过程。服务（Serving）模型服务是指将模型部署到生产环境中，通过 API 或其他接口提供预测服务的过程。【分布式推理与服务】（Distributed Inference and Serving）是指在多个机器或设备之间部署和管理机器学习模型，以高效地处理推理请求并满足大规模服务需求。3、启动 vLLM 服务。
vLLM & Ray 分布式推理模型部署
最新发布
欢迎来到云逸的博客频道
04-14 1544
通过 vllm 和 ray 结合，使用 4 台 A10 显卡 部署 qwen2.5 14b 全参数推理模型。实现分布式推理模型部署的方法。解决单机单卡显存不够，模型推理效率低等问题。
vLLM 多机多卡场景集成 Ray
学亮编程手记
03-28 1160
优势：无需额外配置，vLLM 内部处理多卡并行 17106。 2. 多机多卡场景：需独立部署 Ray 集群 适用条件：模型需跨节点部署（如流水线并行或混合并行）。 关键步骤： 安装 Ray： 启动 Ray 集群： 头节点： 工作节点： 启动 vLLM 服务： 注意事项： 网络配置：需指定通信网卡（如 ）以优化跨节点通信 163。 资源分配：需通过 Ray 的 Placement Group 显式分配 GPU，避免资源冲突 244。 版本兼容性：vLLM 与 Ray 版本需匹配，部
大模型私有化部署实践（二）：vLLM 分布式推理与性能优化前置
m0_70486148的博客
01-25 3239
vLLM 是一个高性能、易扩展的大模型推理框架，专为生产环境中的大规模语言模型部署而设计。它通过创新的 PagedAttention 内存管理技术，显著提升了 GPU 的显存利用率，同时支持分布式推理，能够高效利用多机多卡资源。无论是低延迟、高吞吐的在线服务，还是资源受限的边缘部署场景，vLLM 都能提供卓越的性能表现。其简洁的 API 设计和灵活的部署方式，使得开发者能够快速集成并优化大模型推理任务，是私有化部署中不可或缺的利器。vllm官方中文文档。
vLLM 部署大模型
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04-04 3万+
vLLM 是来自 UC Berkeley 的 LMSYS 在 LLM 推理方面的最新工作（没错就是搞出 Vicuna 的那个 group），最大亮点是采用 Paged Attention 技术，结合 Continuous Batching，极大地优化了 realtime 场景下的 LLM serving 的 throughput 与内存使用。
关于 vLLM 和 Xinference 对本地模型的分布式部署支持说明
学亮编程手记
03-28 1237
（张量并行）实现多GPU分布式推理，适用于大模型（如 Qwen2-72B）的本地部署。，可通过 Kubernetes 或 Docker Swarm 扩展，适合大规模生产环境。Xinference 支持。
vLLM 在一台机器上8个A10的GPU的部署模型的方案
keyboard专栏
11-03 1254
通过以上步骤，你应该能够在一台配有8个A10 GPU的机器上成功部署 vLLM 模型。如有任何具体问题或需要进一步的帮助，欢迎随时询问！命令监控 GPU 的使用情况，确保在运行模型时 GPU 资源正常。），并检查其文档了解参数和配置。：确保选择合适的模型（如。
vLLM实战：单机多卡大模型推理部署指南
目标检测、LLM相关
04-09 1841
vLLM的单机多卡部署流程可概括为：环境配置→模型下载→参数调优→服务验证。关键点包括：1.确保CUDA、PyTorch与vLLM版本兼容。2.根据GPU数量设置–tensor-parallel-size。3.通过–gpu-memory-utilization平衡显存与性能。
vllm多机多卡推理
02-22
### vLLM 多机多卡分布式推理配置 #### 配置环境准备 为了成功实施vLLM的多节点多GPU部署，需确保所有参与计算的节点都安装了相同版本的操作系统以及必要的依赖库。这包括但不限于Python解释器、CUDA工具包及其驱动程序等[^1]。 #### 初始化集群设置 在启动之前，要定义好各个节点之间的通信机制。通常情况下会采用一种名为AllReduce的技术来同步不同设备上的梯度信息或其他参数更新情况。对于vLLM而言，在较新的版本里已经内置支持这样的功能，使得开发者能够更加便捷地完成跨机器间的协作工作。 #### 启动服务端口监听 每台作为worker角色存在的计算机都需要开启特定的服务端口号用于接收来自其他成员发送过来的数据流；与此同时master节点负责统筹整个系统的运作流程并向外界提供统一访问接口。具体来说就是通过命令行指定`--host`和`--port`选项来告知当前实例应该绑定哪个网络地址及对应的TCP/IP端口。 ```bash python -m vllm.server --model <your_model_path> --tensor-parallel-size <num_gpus_per_node> --pipeline-parallel-size <num_nodes> ``` 上述脚本中，`<your_model_path>`代表本地存储的大规模预训练模型文件夹路径；而`<num_gpus_per_node>`则指明单个工作站内部可用图形处理器数量；最后`<num_nodes>`表示总共涉及了多少独立物理主机参与到此次联合运算当中去。 #### 调整资源配置策略 考虑到实际应用场景可能存在差异化的性能需求，因此允许用户自定义一些高级别的控制参数以达到最佳效果。比如调整batch size大小、启用混合精度模式等等都可以有效提高整体效率而不影响最终输出质量[^3]。 #### 测试连接稳定性 当一切准备工作就绪之后就可以尝试发起简单的查询请求看看是否能得到预期响应结果了。如果遇到任何异常状况务必及时排查原因所在直至解决问题为止。一般建议先从小规模测试做起逐步扩大范围直到确认无误后再正式投入使用。
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