Rularea Clustere-lor Distribuite Multi-Node cu Ray în vLLM în vLLM & Infrastructură LLM

Sintaxă & invocare
ray start --head && vllm serve large-model --tensor-parallel-size 8 --pipeline-parallel-size 2

Pentru modele gigantice (cum ar fi Llama 3.1 405B sau DeepSeek-V3) care nu încap fizic pe o singură mașină, vLLM utilizează Ray Core pentru a orchestra inferența distribuită pe zeci de noduri conectate prin rețele de mare viteză InfiniBand.

# Pe nodul principal (Head node):
ray start --head --port=6379

# Conectarea nodurilor secundare (Worker nodes):
# ray start --address=':6379'

# Lansarea serverului vLLM distribuit pe tot clusterul:
vllm serve meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --pipeline-parallel-size 2 \
  --distributed-executor-backend ray

Scalare nelimitată: Permite rularea celor mai puternice modele open-source din lume la viteze de producție.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Rularea Clustere-lor Distribuite Multi-Node cu Ray în vLLM

Ai o întrebare despre Rularea Clustere-lor Distribuite Multi-Node cu Ray în vLLM sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.