训练环境的自动化部署方案

在大模型训练环境中，自动化部署能显著提升效率并减少人为错误。本文将介绍一套基于Docker和Ansible的自动化部署方案，适用于开源大模型训练场景。

环境准备

首先需要准备一台控制节点和若干计算节点，所有节点需安装Python3、Docker和Ansible。确保各节点间SSH无密码登录已配置。

部署步骤

1. 创建Docker镜像：编写Dockerfile，包含PyTorch、CUDA等必要依赖。

FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. 编写Ansible Playbook：创建deploy.yml，定义部署任务。

- hosts: all
  tasks:
    - name: Pull Docker Image
      docker_image:
        name: my-model-train
        source: build
    - name: Run Container
      docker_container:
        name: model-train-container
        image: my-model-train
        ports:
          - "8888:8888"

3. 执行部署：在控制节点运行ansible-playbook deploy.yml即可完成多节点自动化部署。

该方案可有效提升训练环境的一致性和可复现性，建议结合CI/CD工具进一步优化。