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一、通用基础配置（所有节点必须先执行）

Master 和 Worker 的底层环境需完全一致，避免因依赖 / 版本差异导致通信失败，这是分布式部署的前提。

1. 网络互通配置（关闭防火墙 + 固定 IP）

所有节点需处于同一局域网，且能互相 Ping 通：

# 1. 关闭防火墙（Ubuntu示例，CentOS用firewalld）
sudo ufw disable
sudo systemctl stop ufw
sudo systemctl disable ufw# 2. 验证网络互通（所有节点互相Ping，以Master ping Worker为例）
# Master节点执行
ping 192.168.1.101 -c 3  #  ping Worker1，需显示“0% packet loss”
ping 192.168.1.102 -c 3  #  ping Worker2# 3. 固定IP（可选，避免DHCP导致IP变化）
# 编辑网卡配置文件（Ubuntu 22.04为例，网卡名用ip addr查看，如eth0）
sudo nano /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml
# 写入以下内容（替换IP、网关、DNS为实际值）
network:version: 2renderer: NetworkManagerethernets:eth0:dhcp4: noaddresses: [192.168.1.100/24]  # Master填100，Worker1填101，Worker2填102gateway4: 192.168.1.1nameservers:addresses: [8.8.8.8, 114.114.114.114]
# 应用配置
sudo netplan apply

2. 环境一致性配置（Python / 依赖 / CUDA）

所有节点的 Python、PyTorch、DeepSpeed 版本必须完全一致，推荐用 Conda 统一环境：

# 1. 安装Conda（所有节点执行）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -b -p ~/miniconda3
source ~/miniconda3/bin/activate# 2. 创建并激活相同虚拟环境（所有节点执行，名称/版本必须一致）
conda create -n deepseek-dist python=3.10 -y
conda activate deepseek-dist# 3. 安装相同版本的依赖（所有节点执行，版本号不可改）
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install deepspeed==0.12.6 transformers==4.35.2 datasets==2.14.6 accelerate==0.24.1 tokenizers==0.14.1 trl==0.7.4# 4. 验证环境一致性（所有节点执行，输出需完全相同）
python -c "import torch; print(torch.__version__)"  # 应输出2.1.0+cu121
deepspeed --version  # 应输出DeepSpeed 0.12.6
nvidia-smi  # 确认CUDA版本≥12.1，GPU驱动≥530.30.02

二、Master 节点专属配置（核心控制节点）

Master 节点需承担 “分发任务、同步梯度、管理日志” 的角色，需配置SSH 免密、节点列表、控制参数。

1. SSH 免密登录配置（Master 能无密码访问所有 Worker）

分布式训练需 Master 通过 SSH 远程控制 Worker，必须配置免密：

# 1. Master节点生成SSH密钥（一路回车，不设密码）
ssh-keygen -t rsa# 2. 将Master的公钥分发到所有Worker节点（包括自身，避免本地调用报错）
ssh-copy-id root@192.168.1.100  # 分发到Master自身
ssh-copy-id root@192.168.1.101  # 分发到Worker1（需输入Worker1的root密码）
ssh-copy-id root@192.168.1.102  # 分发到Worker2（需输入Worker2的root密码）# 3. 验证免密登录（Master节点执行，无需输密码即成功）
ssh root@192.168.1.101 "echo Worker1 connected"
ssh root@192.168.1.102 "echo Worker2 connected"

2. 编写节点列表文件（hostfile）

Master 需通过hostfile明确所有节点的 IP 和 GPU 数量，DeepSpeed 会自动根据此文件分配资源：

# Master节点创建ds_config.json（路径：~/deepseek/ds_config.json）
nano ~/deepseek/ds_config.json
# 写入以下配置（7B模型通用，33B模型需改stage=3）
{"train_batch_size": 48,          // 总批次=3节点×2卡×8=48（根据显存调整）"gradient_accumulation_steps": 4, // 梯度累积（减少通信频率）"optimizer": {"type": "AdamW","params": { "lr": 2e-5, "weight_decay": 0.01 }},"fp16": { "enabled": true },     // FP16混合精度（降低显存占用）"zero_optimization": {"stage": 2,                    // ZeRO Stage2（优化梯度/ optimizer状态）"contiguous_gradients": true,  // 连续梯度（减少内存碎片）"overlap_comm": true           // 通信与计算重叠（提升效率）},"communication_data_type": "float16", // 通信数据类型（减少带宽）"wall_clock_breakdown": false
}

4. 同步关键文件到所有 Worker

Master 的hostfile、ds_config.json、训练脚本train.py需同步到所有 Worker 的相同路径，确保 Worker 能读取配置：

# Master节点执行，同步文件到Worker1
scp ~/deepseek/hostfile root@192.168.1.101:~/deepseek/
scp ~/deepseek/ds_config.json root@192.168.1.101:~/deepseek/
scp ~/deepseek/train.py root@192.168.1.101:~/deepseek/# 同步文件到Worker2
scp ~/deepseek/hostfile root@192.168.1.102:~/deepseek/
scp ~/deepseek/ds_config.json root@192.168.1.102:~/deepseek/
scp ~/deepseek/train.py root@192.168.1.102:~/deepseek/

三、Worker 节点专属配置（执行计算节点）

Worker 节点无需主动配置控制参数，只需确保能被 Master 访问、环境一致、文件同步，核心是 “被动响应 Master 的任务指令”。

1. 验证 Master 公钥已同步

Worker 节点需确认 Master 的公钥已添加到自身的授权列表，避免 SSH 连接失败：

# Worker1/Worker2节点执行，查看授权列表
cat ~/.ssh/authorized_keys
# 输出应包含Master节点的SSH公钥（以ssh-rsa开头，结尾是Master的用户名@主机名）

2. 验证关键文件已同步

Worker 节点需确认 Master 同步的hostfile、ds_config.json、train.py已在相同路径（如~/deepseek/）

# Worker1/Worker2节点执行，查看文件是否存在
ls ~/deepseek/
# 应输出：hostfile  ds_config.json  train.py

3. 禁用 Worker 的不必要服务（可选）

为避免 Worker 节点资源被占用，可关闭无关服务（如图形界面、自动更新）：

# Worker1/Worker2节点执行，关闭图形界面（服务器无需GUI）
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo systemctl stop gdm3  # Ubuntu桌面环境服务# 关闭自动更新（避免更新打断训练）
sudo systemctl stop apt-daily.service
sudo systemctl disable apt-daily.service

四、启动分布式任务（Master 节点执行，Worker 自动响应）

所有配置完成后，仅需在 Master 节点执行启动命令，Worker 节点会被 Master 自动唤醒并执行任务，无需手动操作。

1. 激活虚拟环境

# Master节点执行，激活之前创建的环境
source ~/miniconda3/bin/activate
conda activate deepseek-dist

2. 启动命令（关键参数绑定 Master 角色

# 进入训练脚本目录
cd ~/deepseek/# 启动分布式训练（仅Master执行，Worker自动同步）
deepspeed --hostfile ./hostfile \--master_addr 192.168.1.100 \  # 绑定Master的IP（必须是Master自身IP）--master_port 29500 \          # Master的通信端口（未被占用即可，如29500-29510）train.py  # 训练脚本（需与Worker节点路径一致）

• 参数解读：
  • --hostfile：Master 通过此文件找到所有 Worker 节点，无需手动指定 Worker IP。
  • --master_addr/--master_port：Worker 节点会通过这两个参数连接到 Master，确认 “谁是主节点”。
  • 执行后，Master 会打印 “DeepSpeed info”，显示 “Number of nodes: 3”“Number of GPUs: 6”，说明角色绑定成功；Worker 节点会自动加载模型并开始计算（通过nvidia-smi可看到 GPU 显存占用上升）。

五、角色区分核心总结

通过以上配置，即可明确区分 Master 和 Worker 的角色，实现 DeepSeek 的分布式部署。核心原则是 “Master 管控制，Worker 管计算”，所有差异配置均围绕 “Master 能找到并控制 Worker” 展开。