怎样在Linux上实现Llama 3的分布式部署

在Linux上实现Llama 3的分布式部署可以通过多种方法来完成，其中使用Ollama工具和Docker容器是一种常见的方式。以下是详细的步骤：

使用Ollama进行分布式部署

1. 安装Docker：

确保你的Linux系统上已经安装了Docker。如果没有安装，可以参考Docker官方文档进行安装。

1. 安装NVIDIA Container Toolkit（如果使用GPU）：

如果你打算使用GPU来加速模型运行，需要安装NVIDIA Container Toolkit。详细教程可以参考NVIDIA Container Toolkit安装指南。

1. 拉取Ollama镜像：

docker pull ollama/ollama

1. 部署Ollama容器：

使用以下命令部署Ollama容器，这里以使用CPU为例：

docker run -d -v $PWD/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

如果使用GPU，可以添加--gpus=all参数：

docker run -d --gpus=all -v $PWD/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

1. 进入Ollama容器内部：

docker exec -it ollama /bin/bash

1. 运行Llama3模型服务：

ollama run llama3

模型文件会自动下载，等待下载完成即可。

使用Open-WebUI管理模型

1. 拉取Open-WebUI镜像：

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果镜像拉取速度慢，可以使用国内的镜像源：

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pzl_images/open-webui:main

1. 访问Open-WebUI：

部署完成后，访问http://服务器IP:8080注册管理员账号，并使用管理员账号登录。

基于TensorRT和Triton进行分布式部署（适用于高性能需求）

1. 环境准备：

• 确保主机配备GPU和NVIDIA Docker。推荐配置包括NVIDIA GPU（如3090）、至少30GB内存和200GB磁盘空间。
• 安装CUDA 12.12及相应驱动。
• 下载TensorRT-LLM仓库。

1. 下载并准备Llama 3模型：

git clone https://www.modelscope.cn/pooka74/LLaMA3-8B-Chat-Chinese.git

1. 启动Triton服务器：

docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all -p 8800:8000 --volume ${PWD}:/TensorRT-LLM -v /root/model_repository/:/model_repository --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04-trt-env

1. 安装依赖并转换模型：

在容器内安装必要的Python库和TensorRT，然后转换Llama 3模型为BF16格式：

pip3 install tensorrt_llm==0.8.0 -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
python3 examples/llama/convert_checkpoint.py --model_dir /model_repository/LLaMA3-8B-Chat-Chinese --output_dir ./tllm_checkpoint_1

通过这些步骤，你可以在Linux环境中高效地部署和优化Llama 3模型，以满足不同的性能和功能需求。