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：
- 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：
source install.sh
或者使用虚拟环境安装依赖项。
- 启动 EXO
• 在 Mac Studio 上运行：
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。
- 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。
- 运行模型
• 使用 EXO 的 API 或 WebUI：
• API 调用示例：
```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。
-
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。 -
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 或 Unsloth 优化指南。
参考：https://blog.csdn.net/buvuvib66/article/details/146114658