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如何克服多GPU环境下大模型部署的显存分配难题？

2025-09-05

1.3 K

vLLM服务化部署方案

针对多GPU场景的核心解决策略：

硬件准备阶段：
- 使用nvidia-smi确认各GPU空闲状态
- 通过export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1指定可用设备
服务启动命令：
```
vllm serve /model/路径 
--tensor-parallel-size 2 
--max-model-len 59968 
--port 8000
```
关键参数说明：
- tensor-parallel-size：应与实际GPU数量一致
- max-model-len：根据模型规模调整（32B模型建议≥59k）
应急处理：
1. 出现OOM错误时，降低sample_size值
2. 添加--enforce-eager参数缓解显存碎片问题
3. 监控工具推荐：gpustat或nvtop

该方案在2*A100环境下可稳定支持32B模型的实时推理。