🚀 大模型部署核心需求
▮ 计算密集型
▸ 单卡显存≥32GB
▸ FP16算力≥150TFLOPS
▸ NVLink高速互联
▮ 内存带宽要求
▸ DDR4≥3200MHz
▸ 内存容量≥512GB
▸ 存储IOPS≥10万
▮ 网络性能保障
▸ 25Gbps RDMA网络
▸ 延迟＜10μs
▸ 多机多卡扩展性
🔍 阿里云黄金机型推荐
| 应用场景 | 推荐机型 | 硬件配置 | 适用模型规模 |
|---|---|---|---|
| 单卡推理 | ecs.gn7i |
NVIDIA A10*1 + 32vCPU | ＜70亿参数 |
| 多卡训练 | ecs.ebmgn7e |
NVIDIA A100*8 + 256vCPU | 130-700亿参数 |
| 分布式集群 | ehpc.gn6v |
V100*32 + 100G RDMA | ＞1750亿参数 |
⚙️ 配置选择三原则
1. 显存容量计算
模型参数×4（FP32）
+ 梯度×2 + 优化器×2
≈ 所需显存（GB）
2. 网络带宽规划
每GPU需≥25Gbps
跨可用区延迟＜2ms
建议选择同地域集群
3. 存储性能优化
选择ESSD PL3云盘
配置并行文件系统
读写速度＞10GB/s
📌 部署实战步骤
# 环境配置示例 conda create -n deepseek python=3.9 pip install torch==2.0.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 分布式训练启动命令 torchrun --nnodes=4 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=100 --rdzv_backend=c10d train.py --batch_size 1024
🔔 专家建议
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- ▸ 使用抢占式实例节省40%成本
- ▸ 搭配对象存储OSS降低存储开销
- ▸ 开启自动伸缩应对突发流量
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