# 多机部署 - 飞桨大语言模型推理部署工具包

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# 多节点部署

## 概述

多节点部署旨在解决单个机器GPU显存不足时，支持跨多台机器的张量并行执行。

## 环境准备

#### 网络要求

1. 所有节点必须在同一本地网络中
2. 确保所有节点之间双向连通（可使用`ping`和`nc -zv`测试）

#### 软件要求

1. 所有节点安装相同版本的FastDeploy
2. [建议安装]安装并配置MPI（OpenMPI或MPICH）

## 张量并行部署

### 推荐启动方式

我们推荐使用mpirun进行一键启动，无需手动启动每个节点。

### 使用说明

1. 在所有机器上执行相同的命令
2. `ips`参数中的IP顺序决定了节点启动顺序
3. 第一个IP将被指定为主节点

4. 确保所有节点能够解析彼此的主机名

5. 在线推理启动示例： `shell python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \ --model baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle \ --port 8180 \ --metrics-port 8181 \ --engine-worker-queue-port 8182 \ --max-model-len 32768 \ --max-num-seqs 32 \ --tensor-parallel-size 16 \ --ips 192.168.1.101,192.168.1.102`

6. 离线启动示例： ```python from fastdeploy.engine.sampling_params import SamplingParams from fastdeploy.entrypoints.llm import LLM

   model_name_or_path = "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle"

   sampling_params = SamplingParams(temperature=0.1, max_tokens=30) llm = LLM(model=model_name_or_path, tensor_parallel_size=16, ips="192.168.1.101,192.168.1.102") if llm._check_master(): output = llm.generate(prompts="你是谁?", use_tqdm=True, sampling_params=sampling_params) print(output) ```

7. 注意：

8. 只有主节点可以接收完成请求
9. 请始终将请求发送到主节点（ips列表中的第一个IP）
10. 主节点将在所有节点间分配工作负载

### 参数说明

#### `ips`参数

- 类型: `字符串`
- 格式: 逗号分隔的IPv4地址
- 描述: 指定部署组中所有节点的IP地址
- 必填: 仅多节点部署时需要
- 示例: `"192.168.1.101,192.168.1.102,192.168.1.103"`

#### `tensor_parallel_size`参数

- 类型: `整数`
- 描述: 所有节点上的GPU总数
- 必填: 是
- 示例: 对于2个节点各8个GPU，设置为16