开源模型的分布式部署方案对比
在大模型时代，单机部署已难以满足日益增长的计算需求。本文将对比几种主流的开源模型分布式部署方案，并提供可复现的实践步骤。
1. Hugging Face Transformers + Ray
Ray 是一个分布式计算框架，适合快速搭建模型推理服务。使用以下代码启动分布式服务：
from ray import serve
import ray
ray.init(address='ray://localhost:10001')
@serve.deployment
classe ModelDeployment:
def __init__(self):
self.model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
async def __call__(self, request):
return self.model(request.json())
ModelDeployment.options(ray_actor_options={"num_cpus": 2}).deploy()
2. DeepSpeed + PyTorch Lightning
对于训练阶段，DeepSpeed 提供了高效的分布式训练能力。配置文件示例：
# ds_config.yaml
optimizer:
type: AdamW
params:
lr: 5e-5
betas: [0.9, 0.999]
eps: 1e-8
weight_decay: 0.01
scheduler:
type: LinearWarmupLR
params:
warmup_min_lr: 0
warmup_max_lr: 5e-5
warmup_num_steps: 1000
3. Model Parallelism + Tensor Parallelism
使用 Hugging Face 的 accelerate 库可以轻松实现模型并行：
from accelerate import init_empty_weights, infer_auto_device_map
with init_empty_weights():
model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
# 自动分配到多个 GPU
device_map = infer_auto_device_map(model)
model = model.to(device_map)
总结
不同方案适用于不同场景：Ray 适合推理服务，DeepSpeed 适合训练，而模型并行则在资源受限时提供解决方案。建议根据实际需求选择合适的部署方式。
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