大模型部署环境的标准化配置流程
在开源大模型的生产环境中，标准化配置是确保模型稳定运行、高效部署的关键环节。本文将基于ML工程师的实际需求，分享一套可复现的大模型部署环境配置流程。
1. 环境准备与依赖安装
首先，推荐使用Ubuntu 20.04或更高版本作为基础操作系统。通过以下命令安装必要依赖：
sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-venv git curl
接着创建虚拟环境并安装PyTorch（以CUDA 11.8为例）：
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
2. 部署工具链配置
推荐使用Docker进行容器化部署，确保环境一致性。安装Docker后，构建基础镜像：
FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04
RUN apt update && apt install -y python3-pip python3-venv
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
3. 模型加载与推理服务化
使用FastAPI构建轻量级推理服务，示例代码如下：
from fastapi import FastAPI
import torch
app = FastAPI()
model = torch.load("model.pth")
@app.post("/predict")
def predict(input_data: dict):
return model(input_data["inputs"])
启动服务：uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000。
4. 配置文件标准化
推荐使用YAML格式管理配置，如config.yaml：
model:
name: "bert-base-uncased"
device: "cuda"
server:
host: "0.0.0.0"
port: 8000
通过以上标准化流程，可有效提升部署效率与环境一致性，适用于各类大模型生产场景。
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