大模型部署架构演进经验：从单机到多机分布式部署

前言

在大模型部署过程中，我们经历了从单机训练到多机分布式部署的完整演进过程。本文记录了实际部署中的踩坑经验，希望能为同路人提供参考。

单机部署阶段

最初我们使用单台GPU服务器进行部署，配置为RTX 3090 24GB内存。使用HuggingFace Transformers库直接加载模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

踩坑记录：单机部署时遇到内存溢出问题，通过设置torch_dtype=torch.float16和low_cpu_mem_usage=True解决。

多机分布式部署

随着模型规模增大，我们转向分布式部署。采用以下架构：

方案一：HuggingFace Accelerate

# 安装依赖
pip install accelerate

# 配置accelerate
accelerate config

方案二：FSDP + DeepSpeed

from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
from deepspeed.runtime.engine import DeepSpeedEngine

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

# FSDP配置
model = FSDP(model, sharding_strategy="FULL_SHARD")

关键经验：在多机部署中，网络延迟和数据同步是主要瓶颈。我们通过调整gradient_checkpointing参数优化内存使用。

性能调优建议

1. 合理设置batch size避免OOM
2. 使用混合精度训练
3. 关注GPU显存使用率

最终部署方案：采用FSDP + Deepspeed组合，配置deepspeed_config.json文件进行参数调优。