DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用 DeepSpeed 在三台 T4 卡上部署 deepseek-r1:32b 模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块 GPU 来加速模型的推理过程。

1. 环境准备

首先，确保每台机器上都安装了正确的依赖项。

步骤：

• 安装 CUDA 和 cuDNN：
  确保你在每台机器上安装了与 T4 GPU 兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本，通常 CUDA 11.0 或更高版本。

  • 安装 CUDA：NVIDIA CUDA Downloads
  • 安装 cuDNN：NVIDIA cuDNN

• 安装 PyTorch：
  根据安装的 CUDA 版本，安装合适的 PyTorch 版本。

  pip install torch==1.10.0+cu113
  

• 安装 DeepSpeed：

  pip install deepspeed
  

• 安装 transformers 和 datasets：

  pip install transformers datasets
  

2. DeepSpeed 配置文件

你可以使用 DeepSpeed 的配置文件来优化推理时的性能。推理时，配置文件的重点是 FP16 加速、模型加载 和 内存优化。假设配置文件名为 deepspeed_config_inference.json，内容示例如下：

{
  "fp16": {
    "enabled": true
  },
  "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 1e-5,
      "betas": [0.9, 0.999],
      "eps": 1e-08
    }
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 0
  },
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "steps_per_print": 100,
  "train_batch_size": 1,
  "prescale_gradients": false
}

• FP16 加速： 启用 FP16 可以加速推理过程，并减少显存占用。
• ZeRO 优化级别： 在推理时，stage 0 或 stage 1 适合减少内存占用，但并不进行过多的优化。使用 stage 0 可以避免引入过多的并行计算，保持推理速度。

3. 模型加载

假设你已经有了 deepseek-r1:32b 模型的 PyTorch 权重文件，可以使用 Hugging Face transformers 库加载模型并初始化 DeepSpeed。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import deepspeed

# 加载模型和分词器
model_name = "deepseek-r1:32b"  # 模型名称
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 使用 DeepSpeed 初始化模型
model = deepspeed.init_inference(model, mp_size=2, dtype=torch.float16)

4. 推理脚本

你可以编写一个简单的推理脚本来运行模型。假设推理脚本为 inference.py，内容如下：

import deepspeed
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 初始化模型
model_name = "deepseek-r1:32b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 使用 DeepSpeed 初始化推理
model = deepspeed.init_inference(model, mp_size=2, dtype=torch.float16)

# 推理过程
input_text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 将输入数据迁移到 GPU
inputs = {key: value.cuda() for key, value in inputs.items()}

# 推理并获取结果
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

# 解码结果
decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("Generated text:", decoded_output)

5. 多机推理部署

为了在多台机器上使用 DeepSpeed 进行推理，你需要配置分布式推理。这里我们假设你有三台机器，每台机器上有两块 GPU。你需要确保模型的加载和推理过程能够跨多个节点进行分布式处理。

通过 deepspeed.launcher 启动多机推理：

1. 配置 hostfile 文件：
   这个文件告诉 DeepSpeed 如何跨多个节点和 GPU 启动推理。

   示例 hostfile 内容（假设机器 IP 地址为 192.168.0.1、192.168.0.2 和 192.168.0.3）：

   192.168.0.1  0,1
   192.168.0.2  0,1
   192.168.0.3  0,1
   

2. 启动 DeepSpeed 推理：
   使用 deepspeed.launcher 启动推理任务：

   deepspeed --num_gpus=2 --hostfile=hostfile inference.py
   

   这里 --num_gpus=2 指定每台机器上使用两个 GPU，--hostfile=hostfile 指定分布式训练的机器配置文件。

6. 性能调优

在推理阶段，性能调优通常包括以下几项内容：

• 批量大小调优： 调整 train_batch_size 和 eval_batch_size，以提高显存利用率和推理速度。
• TensorRT 加速： 对于推理任务，DeepSpeed 可以与 TensorRT 配合使用，通过将模型转换为 TensorRT 格式来加速推理。
• Mixed Precision 推理： 使用 FP16 可以减少显存占用，并提高推理速度。

你可以通过设置 fp16 和 zero_optimization 相关参数来进一步优化性能。

7. 推理监控

在推理过程中，建议使用 nvidia-smi 或其他 GPU 监控工具，实时观察显存使用和推理速度，确保系统的资源得到有效利用。

nvidia-smi

总结

通过以下步骤，你可以在三台 T4 卡上部署 deepseek-r1:32b 模型并进行推理：

1. 安装所需的依赖项（CUDA、cuDNN、PyTorch、DeepSpeed）。
2. 编写 DeepSpeed 配置文件，启用 FP16 加速和内存优化。
3. 加载模型并使用 DeepSpeed 进行初始化。
4. 编写推理脚本，并使用 DeepSpeed 提供的分布式推理功能。
5. 在多台机器上启动分布式推理任务。
6. 进行性能调优，确保推理效率和显存使用得到优化。

这种部署方法可以充分利用多台机器和多个 GPU 进行推理加速，同时保持显存的高效利用。