分布式GPU云服务器的相关内容

阿里云文档 2025-03-14

使用ACS GPU算力构建分布式DeepSeek满血版推理服务

在使用容器计算服务 ACS（Container Compute Service）算力时，您无需深入了解底层硬件，也无需涉及GPU节点管理和配置即可开箱即用。ACS部署简单、支持按量付费，非常适合用于LLM推理任务，可以有效降低推理成本。DeepSeek-R1是一个参数量较大的模型，部分单机GPU无法支持完全加载或高效运行，因此我们推荐使用双容器实例部署方案以及多容器实例分布式推理部署方案，能够更好...

阿里云文档 2025-03-12

为ACS GPU Pod指定GPU型号和驱动版本

阿里云容器计算服务ACS以Serverless形态提供容器算力，在使用GPU资源时，支持在Pod上声明GPU型号和ACS支持的驱动版本，极大降低了业务的基础设施管理和运维成本。本文主要介绍如何在创建Pod时指定GPU型号和驱动版本。

阿里云文档 2025-03-11

双机分布式部署满血版Deepseek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-02-26

双机分布式部署满血版Deepseek模型

阿里云文档 2025-02-19

ACK One注册集群使用ACS GPU算力构建DeepSeek蒸馏模型推理服务

DeepSeek是一款基于深度学习的智能推理模型，因其在自然语言处理和图像识别等领域的卓越表现而迅速受到了广泛关注。无论是企业级应用还是学术研究，DeepSeek都展现出了强大的潜力。然而，随着其应用场景的不断扩展，数据中心的算力瓶颈问题逐渐凸显。为应对这一挑战，阿里云推出了ACK One注册集群为企业提供灵活、高效的解决方案。通过将本地数据中心的Kubernetes集群接入ACK One注册集群...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

自研分布式训练框架EPL问题之提高GPU利用率如何解决

问题一：EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？ EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？参考回答： EPL通过epl.replicate接口实现模型的stage划分，支持Layer间拆分的模型并行方式。这种方式可以将大型模型的不同层分布到不同的GPU上，从而解决单卡显存无法放下整个模型的问题。 ...

文章 2022-11-14 来自：开发者社区

目标检测的Tricks | 【Trick12】分布式训练（Multi-GPU）与DistributedParallel使用相关总结

1. 设置可见GPU，进行多显卡深度学习训练import os # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # 设置当前使用的GPU设备仅为0号设备设备名称为'/gpu:0' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" # 设置当前使用的GPU设...

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更新时间 2024-08-27 09:10:26

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QwQ-32B 模型具有强大的推理能力，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，在数学、代码等核心指标（AIME 24/25、LiveCodeBench）达到 DeepSeek-R1 满血版水平。本方案介绍 QwQ-32B 的多种部署方式，用户可灵活选择，即开即用。

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