大模型部署架构演进：从单机到多机分布式部署经验

大模型部署架构演进：从单机到多机分布式部署经验

最近在大模型部署过程中踩了不少坑，记录一下从单机到多机分布式部署的演进过程。

单机部署阶段

最初使用单台服务器部署，配置为4卡V100（32GB）。

# 启动单机服务
python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=4 \
  --master_port=12345 \
  model_server.py

多机分布式部署

遇到的问题：

1. 网络延迟：跨节点通信导致推理延迟增加30%
2. 内存分配不均：部分节点内存溢出，其他节点空闲
3. 负载均衡：手动分配任务导致资源浪费

解决方案

使用DeepSpeed进行分布式训练优化：

# deepspeed_config.json
{
  "train_batch_size": 32,
  "train_micro_batch_size_per_gpu": 8,
  "gradient_accumulation_steps": 4,
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "offload_optimizer": {
      "device": "cpu",
      "pin_memory": true
    }
  }
}

实践建议

• 部署前进行压力测试，避免生产环境出现内存溢出
• 使用NVIDIA Nsight Systems监控多节点通信性能
• 建议使用Ray或Kubernetes进行任务调度管理

通过这次演进，深刻体会到架构设计需要根据实际业务场景灵活调整。