解决GLM-4多GPU推理中的进程启动问题
2025-06-03 16:18:13作者:俞予舒Fleming
在使用GLM-4-9B-Chat模型进行多GPU推理时,开发者可能会遇到一个常见的错误:"An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase"。这个问题主要与vLLM框架的多进程初始化机制有关。
问题分析
当尝试在多个GPU上运行GLM-4模型时,vLLM框架会启动多个工作进程来实现张量并行计算。错误信息表明,系统在进程引导阶段就尝试启动新进程,这通常是由于Python多进程启动方式不正确导致的。
关键因素
-
tensor_parallel_size参数:这个参数必须与实际可用的GPU数量匹配。如果设置为2,但只提供了1个GPU,或者环境变量设置不正确,就会导致问题。
-
CUDA_VISIBLE_DEVICES设置:虽然代码中设置了环境变量,但需要确保这些GPU确实可用且未被其他进程占用。
-
多进程启动时机:Python的多进程模块要求在
if __name__ == '__main__':
保护块中启动子进程。
解决方案
-
调整tensor_parallel_size:确保该参数与实际的GPU数量一致。如果只有1个GPU可用,应该设置为1。
-
检查GPU可用性:使用
nvidia-smi
命令确认GPU是否空闲,并验证CUDA_VISIBLE_DEVICES设置是否正确。 -
代码结构调整:将模型加载和推理代码放在主程序保护块中:
if __name__ == '__main__':
# 模型加载和推理代码
- 内存管理:适当调整
gpu_memory_utilization
参数,避免因内存不足导致的问题。
最佳实践
对于GLM-4-9B-Chat模型的多GPU部署,建议:
- 从较小的
max_model_len
开始测试,逐步增加 - 先使用单GPU验证模型能正常运行
- 确保系统/tmp目录有足够空间(错误信息中显示空间不足警告)
- 考虑使用
enable_chunked_prefill
和max_num_batched_tokens
参数优化大模型推理
通过以上调整,可以解决多GPU推理中的进程启动问题,使GLM-4模型能够在分布式环境下稳定运行。
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