LLaMA-Factory项目中多GPU推理的配置方法

在使用LLaMA-Factory项目进行大模型推理时，合理配置GPU资源是提高推理效率的关键。本文将详细介绍如何在使用vllm推理后端时，精确控制GPU资源分配。

多GPU推理的基本原理

现代大语言模型推理通常需要多GPU并行计算来满足性能需求。vllm作为高性能推理后端，支持通过tensor-parallelism技术将模型参数分布到多个GPU上，从而加速推理过程。

环境变量控制GPU设备

在LLaMA-Factory项目中，可以通过标准的CUDA环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU设备。例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3,5 API_PORT=8001 llamafactory-cli api examples/inference/qwq32b_lora_sft_cotv1.yaml

这条命令将限制推理服务只使用编号为0、2、3、5的四张GPU卡。这种方法简单有效，是控制GPU资源分配的首选方案。

配置文件参数调整

除了环境变量外，LLaMA-Factory的配置文件也支持相关参数的调整。在yaml配置文件中，可以设置以下关键参数：

infer_backend: vllm
trust_remote_code: true

虽然配置文件中没有直接指定GPU数量的参数，但配合环境变量使用，可以实现完整的资源控制方案。

实际应用建议

1. 对于32B级别的大模型，建议至少使用4张A800级别的GPU进行推理
2. 在多用户环境中，可以通过不同的环境变量配置实现资源隔离
3. 监控GPU使用情况，根据实际负载动态调整分配策略

性能优化考虑

当指定GPU设备时，还需要注意以下几点以获得最佳性能：

1. 尽量选择同一PCIe交换机下的GPU，减少通信延迟
2. 避免跨NUMA节点分配GPU
3. 考虑GPU之间的NVLink连接情况

通过合理配置GPU资源，可以显著提升LLaMA-Factory项目的推理效率，特别是在处理大模型推理任务时。