deepseek分布式推理多机部署实践

### DeepSeek 分布式部署教程和配置指南 #### 三级标题：DeepSeek概述 DeepSeek 是由深度求索推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。这些模型具备高效性和灵活性的特点，能够适应多种应用场景并支持不同的部署方式[^2]。 #### 三级标题：分布式部署的优势 对于大型语言模型而言，分布式部署可以显著提升计算性能和处理速度。通过利用多个节点上的GPU资源，不仅可以加速训练过程，还能提高推理阶段的数据吞吐率。此外，在面对海量数据集时，分布式的架构有助于更好地管理和分配存储空间。 #### 三级标题：环境准备 为了实现DeepSeek的分布式部署，需先满足一定的硬件条件。根据官方文档描述，建议采用高性能服务器集群作为基础平台，并确保每台机器都配备了足够的内存以及高速网络连接来保障通信效率[^1]。 具体来说： - **CPU/GPU**: 推荐使用NVIDIA A100或V100级别的显卡；如果预算有限，则至少应选择RTX 3090及以上型号。 - **内存大小**: 单机最低要求为64GB RAM以上，理想情况下可达到512GB甚至更多。 - **硬盘容量**: SSD固态硬盘优先考虑，总容量视项目需求而定，通常不少于1TB。 - **操作系统**: 支持Windows Server, Ubuntu LTS等多个主流发行版。 #### 三级标题：软件安装与配置 完成上述准备工作之后，接下来就是按照官方给出的操作流程来进行必要的软件包安装及参数调整工作了。这里主要包括但不限于以下几个方面： ##### 安装依赖库 无论是哪种类型的Linux系统还是MacOS/Windows环境下，都需要预先设置好Python开发环境（推荐Anaconda），接着再依据实际情况依次执行pip install命令加载所需第三方模块，比如PyTorch、TensorFlow等框架及其扩展工具包。 ```bash # 更新apt源列表(针对Debian系) sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y # 创建虚拟env并激活它 conda create --name deepseek python=3.8 source activate deepseek # 使用pip安装额外组件 pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` ##### 初始化Ollama服务端口映射关系表 考虑到跨网段访问的需求，务必提前规划好内部各主机之间的端口号对应规则，以便后续顺利开展远程调用操作。此部分涉及到防火墙策略修改等内容，请参照《DeepSeek-R1本地部署教程》中的相关内容进行实际设定。 ##### 同步代码仓库至所有参与节点 借助Git或其他版本控制系统将最新版的应用程序同步分发给整个集群内的每一成员，保证大家都能拿到一致性的源文件副本用于编译构建目的。注意要保持.gitignore文件里定义好的忽略项不变，以免误上传敏感资料造成安全隐患。 ```git # Cloning the repository into current directory. git clone https://github.com/deepseek-labs/example-distributed-training.git . ``` ##### 修改配置文件以启用多进程模式 打开`config.yaml`样例模板，找到有关worker数量的部分将其数值设为大于等于当前可用物理核心数之积的结果值，从而开启真正的并行运算机制。同时也要记得适当增加batch size尺寸，使得每次迭代过程中能充分利用起全部算力资源。 ```yaml train: ... num_workers: $(nproc) # Automatically set based on CPU cores count batch_size_per_device: 32 ... ``` #### 三级标题：启动与监控 一切就绪后就可以正式开始运行任务啦！此时可以通过nohup/nohub等方式后台化执行main.py入口脚本，期间产生的日志信息会被自动重定向保存下来供日后查阅分析所用。另外别忘了定期查看top/topas之类的实时状态监测界面，及时发现潜在瓶颈所在之处加以优化改进措施哦！ ```shell script # Start training job with nohup command nohup python main.py > output.log & # Monitor system performance metrics via top tool top -b -d 1 | grep "python\|PID" ```