EXO分布式部署deepseek r1

EXO 是一个支持分布式 AI 计算的框架,可以用于在多个设备(包括 Mac Studio)上运行大语言模型(LLM)。以下是联调 Mac Studio 512GB 的步骤:

  1. 安装 EXO
    • 从 EXO GitHub 仓库 下载源码或使用 git clone 获取项目。

• 运行安装脚本:

bash 复制代码
source install.sh

或者使用虚拟环境安装依赖项。

  1. 启动 EXO
    • 在 Mac Studio 上运行:
bash 复制代码
exo

• 如果有多台设备(如 Mac mini 或其他 Mac Studio),可以在每台设备上运行 exo,EXO 会自动以 P2P(点对点)方式连接。

  1. 配置 Mac Studio 512GB
    • 内存优化:EXO 要求所有设备的总内存足够容纳模型。Mac Studio 512GB 可以运行大模型(如 DeepSeek R1),但需确保 macOS 的 VRAM 分配足够(可能需要手动调整上限)。

• 性能优化:

• 升级到最新 macOS(如 Sequoia)。

• 运行 ./configure_mlx.sh 优化 GPU 内存分配。

  1. 运行模型
    • 使用 EXO 的 API 或 WebUI:

• API 调用示例:

复制代码
```bash
curl http://localhost:52415/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    "temperature": 0.7
  }'
```

• WebUI:访问 http://localhost:52415 使用类似 ChatGPT 的界面。

  1. 分布式计算(可选)

    • 如果结合其他设备(如 Mac mini),EXO 会自动分配计算负载,提升推理速度。

  2. 注意事项

    • 模型量化:对于大模型(如 DeepSeek R1),建议使用 4-bit 或 8-bit 量化以减少内存占用。

• 散热管理:长时间运行大模型可能导致 Mac Studio 发热,确保通风良好。

如果需要更详细的配置(如量化模型或微调),可参考 EXO 官方文档Unsloth 优化指南

参考:https://blog.csdn.net/buvuvib66/article/details/146114658

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