大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

在大型语言模型（LLM）的分布式部署中，使用多台机器和多张GPU卡进行推理的过程可以通过以下步骤实现：

1. 确保每台机器上的环境配置一致，包括CUDA、cuDNN、NVIDIA驱动程序和所需的深度学习库（如PyTorch）。
2. 在每台机器上部署模型和必要的Python依赖。
3. 使用分布式推理库（如PyTorch的DistributedDataParallel）来启动分布式进程。
4. 配置好多机通信，比如使用NVIDIA的NCCL库。
5. 设置合适的batch size以平衡GPU内存和推理速度。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用PyTorch的DistributedDataParallel进行多机多卡部署：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
 
# 假设已经初始化了进程组，worker_rank是当前进程的 rank
worker_rank = dist.get_rank()
torch.cuda.set_device(worker_rank)
 
# 假设模型和数据已经准备好，这里是模型的定义
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 模型定义...
 
    def forward(self, input):
        # 模型前向传播...
 
# 创建模型实例
model = MyModel().cuda(worker_rank)
 
# 初始化分布式支持
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', world_size=4, rank=worker_rank)
 
# 将模型包装为 DistributedDataParallel
model = DDP(model, device_ids=[worker_rank], output_device=worker_rank)
 
# 模型训练或推理的代码...
 
# 在所有进程完成后，关闭分布式组
dist.barrier()
dist.destroy_process_group()

注意：以上代码只是一个示例，实际部署时需要根据具体的网络拓扑结构、模型大小和数据并行策略进行调整。此外，多机部署还涉及网络通信、资源管理和错误处理等方面，需要具备相应的集群管理和故障排查经验。