vllm 多机部署deepseek

多机环境下的 VLLM 部署指南与最佳实践
1. 环境准备
为了实现VLLM在多台机器上的高效部署，需确保每台服务器都安装有必要的依赖库并配置好网络连接。建议使用Docker容器化技术来简化跨平台部署过程[^1]。
docker pull vllm/deploy:latest
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2. 数据分片策略
针对大规模数据集处理需求，在分布式环境中合理划分训练/验证/测试集合至关重要。可以参照如下Python脚本完成数据切分操作：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = ... # 加载原始数据
labels = ... # 对应标签

train_data, temp_data, train_labels, temp_labels = train_test_split(
data, labels, test_size=0.3, random_state=42)

val_data, test_data, val_labels, test_labels = train_test_split(
temp_data, temp_labels, test_size=(5000/len(temp_data)), random_state=42)
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此部分借鉴了已有案例研究中的经验教训[^3]。
3. 资源调度优化
利用Kubernetes集群管理工具能够有效提升资源利用率和服务可用性。通过定义合理的Pod规格以及设置自动扩缩容机制，可保障模型推理服务稳定运行于生产环境之中。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: vllm-deepseek
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: vllm-deepseek
template:
metadata:
labels:
app: vllm-deepseek
spec:
containers:
- name: vllm-container
image: "vllm/deploy"
resources:
limits:
cpu: "8"
memory: "16Gi"
requests:
cpu: "4"
memory: "8Gi"
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上述YAML文件展示了如何创建一个具有高弹性的微服务架构实例。
4. 性能监控体系构建
引入Prometheus+Grafana组合方案有助于实时跟踪系统健康状况及性能指标变化趋势。定期审查日志记录对于及时发现潜在风险同样重要。
{
"targets": [
{
"expr": "rate(http_requests_total[5m])",
"legendFormat": "{{job}}/{{instance}}"
}
]
}
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这段JSON片段可用于配置Grafana仪表板面板的数据查询表达式[^2]。