deepseek多机多卡部署
时间: 2025-02-07 09:04:38 浏览: 549
DeepSeek多机多卡分布式部署
设备准备与环境搭建
为了实现DeepSeek的多机多卡分布式部署,设备的选择至关重要。每台机器应配备足够的GPU资源来支持模型训练或推理的需求[^2]。通常情况下,建议选用具有高性能显存和计算能力的NVIDIA GPU系列。
安装必要的软件包也是不可或缺的一环。这包括但不限于CUDA Toolkit、cuDNN库以及PyTorch框架等依赖项。确保所有节点上的Python版本一致,并且能够通过网络相互通信是非常重要的前提条件之一。
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117/
配置文件调整
针对多机场景下的device_map
设置,可以通过修改配置文件中的参数来进行优化。具体而言,在启动脚本里指定各进程所使用的特定GPU ID列表;同时利用环境变量如CUDA_VISIBLE_DEVICES
控制可见设备范围,从而达到负载均衡的效果。
对于跨服务器间的通信,则需引入诸如Horovod这样的工具辅助完成数据同步工作。它允许开发者轻松编写并行程序而无需深入理解复杂的MPI概念。
# config.yaml example snippet
trainer:
strategy: ddp_find_unused_parameters_false
devices: "0,1,2,3"
num_nodes: 4
启动命令示例
当一切准备工作就绪之后,可以采用如下方式提交作业:
python -m torch.distributed.launch \
--nproc_per_node=NUM_GPUS_PER_NODE \
--nnodes=NUMBER_OF_NODES \
--node_rank=RANK_OF_CURRENT_NODE \
--master_addr="MASTER_ADDR" \
--master_port=FREE_PORT \
train.py
在此基础上替换相应的占位符(NUM_GPUS_PER_NODE
, NUMBER_OF_NODES
, ...)为实际数值即可执行分布式训练过程。
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