vLLM 在一台机器上8个A10的GPU的部署模型的方案

在一台配有8个A10 GPU的机器上部署 vLLM 模型的方案可以参考以下步骤：

1. 环境准备

• 操作系统：确保你的操作系统是最新版本，建议使用 Ubuntu。
• CUDA 和 cuDNN：安装与 A10 GPU 兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。确保这些组件与 PyTorch 版本兼容。
• Python 和依赖项：安装 Python 3.8 或更高版本，并安装 vLLM 及其他相关库：

  pip install torch torchvision torchaudio
  pip install vllm
  

2. GPU 配置

• 环境变量：设置环境变量以确保 PyTorch 可以使用所有 GPU：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
  

• GPU 监控：可以使用 nvidia-smi 命令监控 GPU 的使用情况，确保在运行模型时 GPU 资源正常。

3. 模型配置

• 选择模型：确保选择合适的模型（如 defog/sqlcoder-70b-alpha），并检查其文档了解参数和配置。

• 调整参数：在部署时，可以调整以下参数以适应多 GPU 环境：

  • pipeline_parallel_size：设置为 8，以在8个 GPU 上进行模型并行。
  • tensor_parallel_size：也可以设置为 8，来充分利用所有 GPU。

4. 运行 vLLM 服务器

使用以下命令启动 vLLM 服务器：

vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" --pipeline-parallel-size 8 --tensor-parallel-size 8 --host 0.0.0.0 --port 8000

5. 监控和优化

• 日志监控：通过检查日志文件或控制台输出，确保没有错误或警告信息。
• 性能调优：根据实际使用情况，调整 max_num_batched_tokens、max_num_seqs 等参数，以优化性能。

6. 测试和验证

• API 测试：使用 Postman 或其他工具测试 API 是否正常工作，确认模型可以处理请求并返回正确的结果。

7. 文档和社区支持

• 参考文档：查阅 vLLM 的 官方文档 以获取更多关于部署和配置的信息。
• 社区支持：如果在部署过程中遇到问题，可以向 vLLM 社区求助。

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！