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SGLang + 分布式推理部署DeepSeek671B满血版

web 2025/7/25 11:01:47

部署设备：2×8×A100 80G，两台机器，每台机器8张A100。

模型：deepseek-671B-int8

模型下载地址：https://huggingface.co/meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8
模型参考：

1、SGLang Docker部署

github地址：sgl-project/sglang：SGLang 是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架。

下载 SGLang的docker镜像包,地址：lmsysorg/sglang Tags | Docker Hub，我用的0.4.7这个版本。

docker pull lmsysorg/sglang:v0.4.7-cu124

如果是内网机器，可以将docker镜像打包成.tar文件，传入服务器进行加载即可。

sudo docker load -i sglang_v0.4.7-cu124.tar

2、运行docker镜像

网口号查询，我的设置为ens...p0，大概是这样的。

IP -4 aexport | grep -i socket

在master机器上运行（请将模型放在两台机器的同一位置）

# master
docker run --gpus all \-d \-e GLOO_SOCKET_IFNAME=网口号-e TP_SOCKET_IFNAME=网口号-e NCCL_SOCKET_IFNAME=网口号--shm-size 32g \--network=host \-p 30000:30000 \-v 本地模型地址:/root/.cache/huggingface/deepseek \--name sglang-1 \--it--ipc=host \lmsysorg/sglang:v0.4.7-cu124 \

在cluster机器上运行

#cluster
docker run --gpus all \-d \-e GLOO_SOCKET_IFNAME=网口号-e TP_SOCKET_IFNAME=网口号-e NCCL_SOCKET_IFNAME=网口号--shm-size 32g \--network=host \-p 30000:30000 \-v 本地模型地址:/root/.cache/huggingface/deepseek \--name sglang-2 \--it--ipc=host \lmsysorg/sglang:v0.4.7-cu124 \

3、运行sglang服务

查看docker容器

sudo docker ps -a

在master机器上运行

sudo docker exec -it sglang-1 bash

在cluster机器上运行

sudo docker exec -it sglang-2 bash

在master机器上的docker中运行，记得替换master的IP，如果端口被占用就换个端口：

#master
python3 -m sglang.launch_server \--model /root/.cache/huggingface/deepseek --tp 16 --dist-init-addr \MASTER_IP:5000 --nnodes 2 --node-rank 0 --trust-remote-code --enable-torch-compile --torch-compile-max-bs 8

在cluster机器上的docker中运行，记得替换master的IP，如果端口被占用就换个端口：

#cluster
python3 -m sglang.launch_server \--model /root/.cache/huggingface/deepseek --tp 16 --dist-init-addr \MASTER_IP:5000 --nnodes 2 --node-rank 1 --trust-remote-code --enable-torch-compile --torch-compile-max-bs 8

这样就可以正常运行起来了，一定要注意参数是否正确。