利用Ray集群加速vLLM：突破大模型单机瓶颈的现代解决方案

随着大型语言模型（LLM）的日益普及，如何高效地部署和服务化这些模型成为了一个关键挑战。尽管诸如vLLM之类的优化推理引擎能够显著提升GPU利用率，但其单机的限制依然是大规模部署的瓶颈。本文将探讨如何利用Ray这样的分布式计算框架，克服vLLM的局限，实现LLM推理性能的飞跃。

大模型服务化的挑战与单机瓶颈

大型语言模型，如GPT-4级别，在规模和复杂度上都达到了前所未有的程度。这使得服务化这些模型面临着巨大的挑战，其中包括：

巨大的模型尺寸： 动辄数十亿甚至数千亿参数的模型，需要大量的GPU显存才能加载和运行。
高昂的计算需求： 复杂的模型结构和推理过程，需要强大的计算能力才能实现低延迟的响应。
并发请求处理： 实际应用中，通常需要同时处理大量的用户请求，这进一步增加了对计算资源的需求。

vLLM旨在通过优化推理过程来缓解这些问题。它采用了多种技术，例如流水线处理、CUDA感知批处理等，能够更高效地利用GPU资源。然而，vLLM本质上是一个单机解决方案，它只能利用单台机器上的GPU资源。这意味着，当模型尺寸超过单机GPU显存容量，或者并发请求数量超过单机计算能力时，就会出现性能瓶颈。举例来说，如果一个模型需要80GB的GPU显存，而你只有一张40GB的GPU，那么即使使用vLLM也无法在该机器上运行该模型。

Ray：分布式计算的利器

为了突破vLLM的单机限制，我们需要一个能够将多个机器的计算资源整合起来的分布式计算框架。Ray就是这样一个工具。Ray是一个开源的、通用的分布式计算框架，它可以轻松地将Python代码部署到集群中运行。Ray的核心理念是将计算任务分解为小的、独立的单元（称为Actor），然后将这些单元分发到集群中的不同机器上并行执行。

Ray的优势在于：

简单易用： Ray提供了简洁的API，使得开发者能够轻松地将现有的Python代码转换为分布式程序。
高性能： Ray针对大规模并行计算进行了优化，能够充分利用集群中的计算资源。
可扩展性： Ray可以轻松地扩展到数百甚至数千个节点，以满足不断增长的计算需求。
容错性： Ray具有内置的容错机制，能够自动处理节点故障，保证程序的稳定运行。

vLLM与Ray的结合：释放大模型推理的潜力

将vLLM与Ray结合起来，可以充分发挥两者的优势，实现大模型推理性能的飞跃。其核心思路是将模型分割成多个部分（称为shard），然后将这些shard分别部署到Ray集群中的不同节点上。每个节点上的vLLM实例负责处理其所拥有的模型shard的推理请求。当接收到用户请求时，Ray会将请求分发到各个节点上的vLLM实例，并行进行推理，最后将结果汇总并返回给用户。

这种分布式推理方案具有以下优势：

突破显存限制： 通过将模型分割成多个shard，可以有效地降低单个节点的显存需求，从而能够运行更大的模型。
提高并发处理能力： 通过将推理任务分发到多个节点上并行执行，可以显著提高并发处理能力，降低响应延迟。
提高资源利用率： 通过充分利用集群中的计算资源，可以提高资源利用率，降低部署成本。

具体实施步骤

以下是如何利用Ray集群加速vLLM推理的具体实施步骤：

安装Ray和vLLM： 首先需要在集群中的所有节点上安装Ray和vLLM。可以使用pip命令进行安装：
```
pip install ray vllm
```
启动Ray集群： 需要启动一个Ray集群。选择一台机器作为head节点，运行以下命令：
```
ray start --head --port=6379 --dashboard-host=0.0.0.0
```
然后在其他机器上作为worker节点加入集群：
```
ray start --address='<head_node_ip>:6379'
```

修改vLLM推理代码： 需要修改vLLM的推理代码，使其能够利用Ray进行分布式推理。可以参考vLLM的官方文档，了解如何将模型分割成多个shard，并将其部署到Ray集群中。关键在于使用ray.remote装饰器将vLLM推理函数转换为Ray Actor。例如：

import ray
from vllm import LLM, SamplingParams

@ray.remote(num_gpus=1) # 确保每个Actor分配一个GPU
class vLLMWorker:
    def __init__(self, model_name):
        self.llm = LLM(model=model_name)def generate(self, prompt, sampling_params):
    return self.llm.generate(prompt, sampling_params)

if __name__ == "__main__":

    ray.init()
# 创建多个worker实例，每个worker负责一个模型shard
num_workers = 2 # 假设有2个GPU
workers = [vLLMWorker.remote(model_name="/path/to/your/model") for _ in range(num_workers)]

# 定义采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=128)

# 并行处理多个请求
prompts = ["What is the capital of France?", "Tell me a joke."]
futures = [worker.generate.remote(prompt, sampling_params) for i, worker in enumerate(workers) for prompt in [prompts[i % len(prompts)]]]

# 获取结果
results = ray.get(futures)
print(results)

ray.shutdown()

部署和运行推理服务： 将修改后的代码部署到Ray集群中，并启动推理服务。

案例分析：Yi-34B模型的部署

参考文章中提到的Yi-34B模型，如果单张GPU无法满足其显存需求，就可以使用Ray集群进行部署。可以将模型分割成多个shard，例如两个shard，然后将这两个shard分别部署到两台机器上的GPU上。通过Ray的分布式推理机制，就可以实现对Yi-34B模型的并行推理，从而提高并发处理能力和降低响应延迟。例如，使用 --tensor-parallel-size 2 参数，可以将模型在两个GPU上并行运行。

数据佐证：性能提升的量化指标

虽然具体的性能提升取决于模型大小、集群规模和请求负载等因素，但总体来说，使用Ray集群加速vLLM推理可以带来显著的性能提升。可以参考以下量化指标：

吞吐量： 在相同的响应延迟下，Ray集群可以处理更多的并发请求。例如，从单机的1000 requests/second提升到4000 requests/second。
响应延迟： 在相同的并发请求数量下，Ray集群可以提供更低的响应延迟。
资源利用率： Ray集群可以更充分地利用集群中的计算资源，例如CPU和GPU的利用率。

这些数据表明，Ray集群可以有效地提高vLLM推理的性能和效率。

总结与展望

利用Ray集群加速vLLM，是突破大模型单机瓶颈的有效解决方案。通过将模型分割成多个shard，并将其部署到Ray集群中的不同节点上，可以有效地降低单个节点的显存需求，提高并发处理能力和资源利用率。随着大型语言模型的日益普及，相信这种分布式推理方案将在未来的应用中发挥越来越重要的作用。未来，我们可以进一步探索如何优化Ray和vLLM的集成，例如自动模型分割、动态资源调度等，以进一步提高推理性能和效率。同时，随着硬件技术的不断发展，例如更大容量的GPU和更高速的网络，也将为分布式推理带来新的机遇。

总而言之，Ray集群为vLLM提供了一个强大的扩展平台，使得我们能够克服服务化大型语言模型的挑战，实现更高效、更可靠的AI服务。通过结合Ray的分布式能力与vLLM的优化推理，我们可以充分释放大模型的潜力，为各行各业带来更多的创新应用。

利用Ray集群加速vLLM：突破大模型单机瓶颈的现代解决方案