分布式部署架构设计：从单机到集群演进过程
在大模型训练和推理场景中，从单机环境逐步演进到分布式集群是每个ML工程师必须掌握的核心能力。本文将结合开源社区的最佳实践，系统性地介绍这一演进过程。
1. 单机部署基础
最初阶段通常使用单台机器进行模型训练或推理。以Hugging Face Transformers为例，可以通过以下方式快速启动：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
2. 多GPU并行训练
当单机多GPU无法满足需求时，可使用PyTorch的DistributedDataParallel（DDP）进行数据并行：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend="nccl")
model = DDP(model, device_ids=[rank])
3. 集群部署方案
在生产环境中，推荐使用Kubernetes + Ray Tune的组合：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: model-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: model-server
4. 核心演进原则
- 可扩展性：设计时考虑水平扩展能力
- 容错性：实现节点故障自动恢复机制
- 资源利用率：动态分配计算资源
通过以上架构演进，可以构建稳定可靠的分布式大模型部署体系。
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