本文主要是介绍多机多卡推理部署大模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
搭建一个多机多卡环境下的大模型推理系统，利用Ray和VLLM框架，可以充分利用分布式计算资源，提升模型的推理效率。下面是一个简化的指南，帮助你理解如何使用Ray和VLLM来部署一个分布式的大规模语言模型推理系统。
准备工作
1. 安装必要的软件包：确保你的环境中安装了Python、Ray库以及VLLM。VLLM是一个专门针对大规模语言模型的高性能推理库，支持多GPU和多节点部署。
pip install ray vllm
2. 安装CUDA和cuDNN：确保你的系统上安装了适合的NVIDIA GPU驱动、CUDA Toolkit以及cuDNN，这些都是运行GPU加速的深度学习模型所必需的。
3. 配置Ray集群：如果要进行多机部署，需要设置Ray集群。这可以通过Ray的自动集群管理工具如ray.init()进行简单的单机启动，或者使用Kubernetes、Ray Cluster Launcher等工具来部署多节点集群。
使用VLLM进行模型加载与推理
以下是一个简化的示例，展示如何使用VLLM和Ray来部署一个模型进行推理。这个例子假设你已经有了一个预训练好的模型权重文件，例如来自Hugging Face Transformers的权重。
import ray
from vllm.engine.arg_utils import parse_args
from vllm.engine.runner import EngineArgs, Runner
# 初始化Ray集群，这里以单机多卡为例，多机部署需配置Ray集群
ray.init(address="auto")
# VLLM的配置参数，根据实际情况调整
engine_args = EngineArgs(
model="path/to/your/m
这篇关于多机多卡推理部署大模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
