vllm多级多卡部署 docker

### vLLM多GPU分层部署使用Docker vLLM 是一种高效的大型语言模型推理框架，支持多 GPU 的分布式部署。通过 Docker 进行 vLLM 的多级多卡部署可以显著简化环境配置和管理过程。以下是关于如何实现这一目标的关键技术细节： #### 1. **Docker 环境准备** 为了在多个 GPU 上运行 vLLM，首先需要确保 Docker 支持 NVIDIA GPU 加速功能。这可以通过安装 `nvidia-docker` 来完成[^4]。 ```bash # 安装 nvidia-container-toolkit distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker ``` 上述脚本会设置好 NVIDIA Docker 工具链并重启 Docker 服务以启用 GPU 支持。 #### 2. **构建 vLLM Docker 镜像** 创建一个自定义的 Dockerfile 文件来封装 vLLM 和其依赖项。以下是一个简单的示例： ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.0-base-ubuntu20.04 RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3-pip git && \ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel WORKDIR /app COPY . . RUN pip3 install -r requirements.txt CMD ["python", "main.py"] ``` 此文件假设项目根目录下有一个 `requirements.txt` 列出了所有 Python 库需求，并且入口点为 `main.py`。 #### 3. **启动多 GPU 实例** 一旦镜像构建完毕，就可以利用 `-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all` 参数让容器访问所有的可用 GPU 设备。对于更复杂的场景（如跨节点或多机），还需要额外考虑网络通信机制。 ```bash docker run --gpus all -it your_image_name bash ``` 如果要模拟特定数量或类型的 GPUs，则可调整参数如下所示: ```bash docker run --gpus '"device=0,1"' ... ``` 这里指定了仅两个显卡参与计算操作。 #### 4. **实施 Hierarchical Deployment (层次化部署)** 针对大规模集群中的高效资源分配问题，通常采用 master-slave 架构或者 tree-based topology 。具体做法包括但不限于： - Master 节点负责整体调度与协调； - Slave 或 Worker 节点专注于执行具体的子任务； 这种模式有助于减少单点瓶颈效应的同时提升吞吐能力。 --- ### 示例代码片段展示部分逻辑流程 下面给出一段伪代码用于说明主控单元如何向工作节点发送指令以及收集反馈数据的过程： ```python import socket from multiprocessing import Process def worker_task(ip_address, port_number): """Worker function that connects back to the central server.""" with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((ip_address, port_number)) while True: data = s.recv(1024).decode('utf-8') if not data or 'STOP' in data.upper(): break result = process_data(data) # Hypothetical processing step. s.sendall(str(result).encode()) if __name__ == "__main__": workers = [] for i in range(NUMBER_OF_WORKERS): # Define NUMBER_OF_WORKERS globally. p = Process(target=worker_task, args=("MASTER_IP", MASTER_PORT,)) p.start() workers.append(p) for w in workers: w.join() # Wait until each child process finishes its job. ``` 以上仅为概念验证性质的设计思路示意，请依据实际业务需求进一步完善相关组件的功能实现。 ---