企业级部署实操： SGLang 多节点集群部署 Qwen 系列大模型

目标

比起Ollama的方便，有些时候高并发更重要，因此这篇文章将实现在两台电脑（双节点）上部署 SGLang（当然如果你还有多余的也可以加进来当节点），运行 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，实现本地资源的充分利用。

硬件

• 节点 0：IP 192.168.0.12，1 个 英伟达显卡
• 节点 1：IP 192.168.0.13，1 个 英伟达显卡
• 总计：2 个 GPU

模型

Qwen2.5-7B-Instruct，FP16 下约需 14GB 显存，使用 --tp 2 后每 GPU 约 7GB （权重）+ 2-3GB （ KV 缓存）。

网络

两节点通过以太网（ TCP ）通信，网络接口为 eno1 。

这里根据自己电脑 ip addr 查询即可

不量化

使用 FP16 精度以保留最大精度，显存占用较高，需优化配置。

2. 前置条件

在开始安装和部署之前，确保以下条件满足：

操作系统

• 推荐 Ubuntu 20.04/22.04 或其他 Linux 发行版（ Windows 不推荐，需 WSL2 ）
• 两节点最好是一致的环境，当然 os 的环境不是必须，但是Python的环境需要一样

网络连通性

• 节点 0 （ 192.168.0.12 ）和节点 1 （ 192.168.0.13 ）可互相 ping 通：

ping 192.168.0.12 # 从节点 1 ping 192.168.0.13 # 从节点 0 

• 端口 50000 （分布式初始化）和 30000 （ HTTP 服务器）未被防火墙阻挡：

 sudo ufw allow 50000 sudo ufw allow 30000 

• 确认网络接口 eno1：

# 具体网卡根据实际调整 ip addr show eno1 

若 eno1 不存在，替换为实际接口（如 eth0 或 enp0s3）。

GPU 驱动和 CUDA

• 安装 NVIDIA 驱动（版本 ≥ 470 ）和 CUDA Toolkit（推荐 12.x ）：

nvidia-smi # 确认驱动和 CUDA 版本 

输出应显示 英伟达和 CUDA 版本（如 12.4 ）。

若未安装，参考 NVIDIA 官网 自行安装即可：

Python 环境

• Python 3.9+（推荐 3.10 ）
• 两节点需一致的 Python 版本：

python3 --version 

磁盘空间

• Qwen2.5-7B-Instruct 模型约需 15GB 磁盘空间
• 确保 /opt/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 路径有足够空间

3. 安装 SGLang

在两节点上分别安装 SGLang 和依赖。以下步骤在每台电脑上执行。

3.1 创建虚拟环境(conda)

conda create -n sglang_env python=3.10 conda activate sglang_env 

3.2 安装 SGLang

备注： 安装过程会自动安装 对应显卡相关的依赖，如 torch，transformers，flashinfer等

pip install --upgrade pip pip install uv uv pip install "sglang[all]>=0.4.5" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.5/flashinfer-python 

验证安装：

python -m sglang.launch_server --help 

应显示 SGLang 的命令行参数帮助信息。

3.3 下载 Qwen2.5-7B-Instruct 模型

国外使用 huggingface，国内使用 modelscope

在两节点上下载模型到相同路径（如 /opt/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct）：

pip install modelscope modelscope download Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local-dir /opt/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 

或手动从 Hugging Face 或者 modelscope 下载并解压到指定路径。确保两节点模型文件一致。

4. 配置双节点部署

使用张量并行（--tp 2 ）将模型分布到 2 个 GPU （每节点 1 个）。以下是详细的部署步骤和命令。

4.1 部署命令

• 节点 0 （ IP: 192.168.0.12 ）:

NCCL_IB_DISABLE=1 NCCL_P2P_DISABLE=1 GLOO_SOCKET_IFNAME=eno1 NCCL_SOCKET_IFNAME=eno1 python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /opt/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \ --tp 2 \ --nnodes 2 \ --node-rank 0 \ --dist-init-addr 192.168.0.12:50000 \ --disable-cuda-graph \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --mem-fraction-static 0.7 

• 节点 1 （ IP: 192.168.0.13 ）:

NCCL_IB_DISABLE=1 NCCL_P2P_DISABLE=1 GLOO_SOCKET_IFNAME=eno1 NCCL_SOCKET_IFNAME=eno1 python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /opt/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \ --tp 2 \ --nnodes 2 \ --node-rank 1 \ --dist-init-addr 192.168.0.12:50000 \ --disable-cuda-graph \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --mem-fraction-static 0.7 

注意： 如果出现 OOM 的情况则调整 --mem-fraction-static 参数，默认是 0.9 ，改为 0.7 即可。0.9 调整到 0.7 时 当前 7B 模型 占用显存直接下降 2G 左右。 CUDA Graph 会额外分配少量显存（通常几百 MB ）来存储计算图。如果显存接近上限，启用 CUDA Graph 可能触发 OOM 错误。

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