DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用 DeepSpeed 在三台 T4 卡上部署 deepseek-r1:32b 模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块 GPU 来加速模型的推理过程。

1. 环境准备

首先，确保每台机器上都安装了正确的依赖项。

步骤：

• 安装 CUDA 和 cuDNN：
  确保你在每台机器上安装了与 T4 GPU 兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本，通常 CUDA 11.0 或更高版本。

  • 安装 CUDA：NVIDIA CUDA Downloads
  • 安装 cuDNN：NVIDIA cuDNN

• 安装 PyTorch：
  根据安装的 CUDA 版本，安装合适的 PyTorch 版本。

  pip install torch==1.10.0+cu113
  

• 安装 DeepSpeed：

  pip install deepspeed
  

• 安装 transformers 和 datasets：

  pip install transformers datasets
  

2. DeepSpeed 配置文件

你可以使用 DeepSpeed 的配置文件来优化推理时的性能。推理时，配置文件的重点是 FP16 加速、模型加载 和 内存优化。假设配置文件名为 deepspeed_config_inference.json，内容示例如下：

{
   
   
  "fp16": {
   
   
    "enabled": true
  },
  "optimizer": {
   
   
    "type": "Adam",
    "params":