k8s部署RAY项目

可以使用Kubernetes（K8s）来部署RAY项目。下面是一个大致的步骤：

1. 配置Kubernetes集群：确保你有一个可用的Kubernetes集群，可以使用工具如Minikube或Kubeadm来创建一个本地集群，或使用云提供商（如Google Cloud、AWS、Azure）提供的托管服务。

2. 创建一个Deployment：在Kubernetes中创建一个Deployment对象，用于定义和管理RAY的Pod副本。在Deployment配置中，你需要指定容器镜像、端口映射、环境变量等。

3. 创建一个Service：创建一个Kubernetes Service对象，用于公开RAY服务。Service将负责将流量路由到Pod副本，可以选择使用ClusterIP、NodePort或LoadBalancer等类型的Service。

4. 配置资源限制：为了优化性能和资源利用，你可以为RAY Pod定义资源限制。这可以通过Kubernetes的资源限制机制来实现，例如使用资源请求和限制字段。

5. 水平扩展：如果需要增加RAY的规模，你可以通过调整Deployment的副本数来实现水平扩展。Kubernetes将自动管理Pod的生命周期和负载均衡。

6. 存储和数据管理：如果RAY项目需要使用持久化存储或数据卷，你可以在Deployment配置中添加相应的卷挂载和持久卷声明。

这些步骤提供了一个大致的指导，具体的部署细节可能会因你的项目需求和环境而有所不同。你可以参考Kubernetes官方文档以及RAY项目的文档来获取更详细的部署指南。

相关问题

deepseek部署私有大模型

### 使用 DeepSeek 部署私有大规模模型

#### 准备工作
为了成功部署私有的大规模模型，准备工作至关重要。这包括但不限于安装必要的软件包以及配置硬件环境。对于DeepSeek-V3而言，官方文档指出已经提供了一套完整的从环境搭建到推理访问的技术路径[^1]。

# 安装依赖项
pip install kuberay vllm deepseek-v3

#### 创建 KubeRay 集群
利用Kubernetes的强大功能来管理容器化的应用程序,KubeRay简化了创建用于运行AI/ML工作的Kubernetes集群的过程。下面是一段简单的命令序列用来启动一个基于KubeRay框架下的集群实例：

apiVersion: cluster.k8s.io/v1alpha1
kind: Cluster
metadata:
  name: ray-cluster
spec:
  controlPlaneEndpoint:
    port: 6443
  providerSpec:
    value:
      apiVersion: infrastructure.cluster.x-k8s.io/v1beta1
      kind: AWSCluster
...

#### 加载并初始化 DeepSeek-V3 模型
一旦基础设施准备就绪，则可以通过加载预训练好的DeepSeek-V3权重文件来进行本地化调整和服务端口开放等工作。此过程涉及到了解具体的API接口设计及其参数设置等内容。

from deepseek_v3 import load_model, start_service

model_path = "/path/to/deepseek-v3"
loaded_model = load_model(model_path)

start_service(loaded_model, host="0.0.0.0", port=8080)

#### 实现分布式推理服务
考虑到实际应用场景中的并发请求处理需求，采用多节点协同作业的方式能够显著提升整体效率。借助于vLLM库的支持，在多个计算单元间分配任务成为可能，从而实现更高效的数据流管理和资源利用率最大化的目标。

{
  "inference": {
    "type": "distributed",
    "nodes": [
      {"id": "node-1", "ip": "192.168.1.1"},
      {"id": "node-2", "ip": "192.168.1.2"}
    ]
  }
}

DeepSeek v3 模型本地部署

### DeepSeek V3 模型本地部署教程和配置指南

#### 一、环境准备
为了成功部署DeepSeek V3模型，在本地环境中需先安装必要的依赖库并配置好运行环境。确保操作系统支持Docker以及Kubernetes集群的正常工作，因为KubeRay用于管理AI/ML工作负载，而vLLM则负责优化推理过程。

对于Python开发环境而言，建议创建虚拟环境以隔离项目所需的包版本：

python3 -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel

接着按照官方文档说明安装`kuberay`及相关组件[^2]。

#### 二、获取预训练模型文件
前往指定仓库下载已训练好的DeepSeek V3权重参数，并将其放置于合适位置以便后续加载使用。注意检查所获得资源的真实性与合法性。

#### 三、编写启动脚本
根据实际需求调整以下模板中的各项参数，比如GPU数量、内存大小等硬件规格；同时也要关注软件层面的选择，像框架版本号（PyTorch/TensorFlow）、服务端口映射关系等细节之处。

apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  name: deepseek-v3-service
spec:
  predictor:
    serviceAccountName: kfserving-container-builder-sa
    pytorch:
      storageUri: "gs://path/to/deepseek_v3_model"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # GPU number limit
...

上述YAML片段定义了一个名为`deepseek-v3-service`的服务实例，它利用单张NVIDIA显卡执行预测任务。更多高级选项可参阅[KubeRay](https://github.com/ray-project/kuberay)官方手册。

#### 四、提交作业至K8S集群
当一切就绪之后，可以通过命令行工具向Kubernetes Master节点发送请求从而触发整个流水线运作起来：

kubectl apply -f ./inferenceservice.yaml

等待一段时间直至状态变为“Running”，此时即可通过浏览器或其他HTTP客户端发起RESTful API调用来测试新上线的应用程序功能了。

#### 五、验证部署成果
最后一步是要确认系统能够稳定提供在线推断能力。可以借助Postman这类图形界面应用程序构建POST请求体结构并向目标URL地址发送查询指令，观察返回结果是否符合预期。