vllm 多卡 deepseek 32b 部署

多GPU环境下的vLLM DeepSeek-32B模型部署
为了在多GPU环境中成功部署vLLM DeepSeek-32B模型，需遵循特定配置与命令来确保分布式训练框架能够有效利用多个图形处理单元。当准备就绪后，在本地PC上可以快速启动DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型[^1]。
准备工作
确认已安装PyTorch版本支持分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP），这是实现跨多个GPU高效训练的关键组件之一。此外，还需确保所有参与计算的GPU设备驱动程序均为最新版本，并且已经正确设置了CUDA可见设备环境变量。
配置环境变量
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量以指定哪些GPU将被用于此次任务。例如，如果计划使用第0号和第1号两张显卡，则应执行如下命令：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
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此操作使得后续Python脚本仅能访问到编号为0和1的实际物理GPU，从而简化了管理逻辑。
修改启动参数
对于基于DDP模式运行的应用程序而言，通常会通过传递额外参数给主进程的方式来指示其作为集群的一部分运作。这可以通过向原有调用语句中加入torch.distributed.launch模块完成。具体来说就是修改原有的单机单卡启动方式为适应多节点或多卡场景的新形式：
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import os

def main(rank, world_size):
# 初始化分布式的环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

# 设置随机种子等初始化操作...

model = ... # 定义或加载预训练好的模型实例

ddp_model = DDP(model)

# 继续定义优化器、损失函数以及训练循环...

if __name__ == "__main__":
n_gpus = torch.cuda.device_count()
world_size = n_gpus
mp.spawn(main,
args=(world_size,),
nprocs=n_gpus,
join=True)
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上述代码片段展示了如何创建一个多GPU兼容的应用入口点。这里采用了mp.spawn()方法来自动生成子进程中所需的输入参数列表，并自动分配各rank对应的device id；而os.environ[]则用来设定通信所需的基础地址信息[^2]。
加载模型权重
考虑到大型语言模型如DeepSeek-32B可能占用大量内存空间，建议采用分片加载的方式读取模型参数文件。这样不仅可以减少一次性IO开销，还能更好地适配不同规模硬件设施间的差异性需求。可以从官方提供的链接下载对应格式的数据集，并参照文档说明实施具体的解析流程。