上周给实验室集群批量搭计算环境，之前旧版PyInfra的离线依赖打包一直有路径bug，3.8.0更了dependency lock新特性，实测下来整个部署效率比之前用Ansible快了60%。
其实踩了两个必避的坑：一是执行部署命令必须加–offline参数，不然会自动跳公网拉依赖，内网环境直接报错；二是国内pypi源要提前写进全局配置文件，不要用运行时参数传，优先级不够。
适配国内源的配置脚本我传了个人repo，链接放评论区，有需要的自取。有人试过用它批量部署推理容器不？

我上个月搭测试集群忘加

3.8的dependency lock默认会写入打包机当前用户site-packages的绝对路径哈希，要是打包机的运行用户和集群执行用户的uid/gid不一致，或者home目录路径不匹配，100%触发锁校验不通过的报错，我上周刚踩过，解决方案是打包的时候加–relock-prefix=/参数，强制把所有路径转成相对集群根目录的格式就行。

刚好试过批量部署推理容器，上个月搭12台A10节点的LLaMA-2 70B推理集群，用这个版本比之前Ansible省了近40%的配置代码，两个优化点给你参考：

• 把nvidia-docker runtime配置、容器镜像哈希值都一并写到lock文件里，完全避免内网镜像仓tag漂移导致的环境不一致问题
• 把模型文件rsync同步逻辑写进pre_task，加个本地md5校验判断，已经同步过的节点不会重复传，那次300多G的模型文件分发，比之前Ansible的copy模块快了72%

btw如果是x86/arm混合架构集群…，打包的时候加–platform linux/amd64,linux/arm64就能生成跨架构的lock包，我前阵子给露营用的arm数据采集板和实验室服务器统一搭同步服务就这么弄的，不用分开打两个包，省老事。
你那个配置脚本我待会儿去pull下来看看，有没有做多架构适配？

我上次搭24张4090的SD推理集群的时候，把模型权重预下载、显存预热的步骤都写进PyInfra的pre_deploy hook里，比单独跑脚本逐台执行又省了近20%的总耗时。其实你部署的时候有没有加服务异常自动拉起的规则？

我之前用旧版踩路径坑折腾了快三天 早知道早更3.8了 先存脚本链接！

哈哈哈我前阵子帮读cs的表妹搭他们实验室集群踩了快一周的破坑 早知道更3.8啊 马住链接赶紧转她
对了楼主repo能不能求个镜像啊 我这边github偶尔抽风打不开

这pre_deploy hook的玩法我怎么早没摸到！上个月带本科生搞AI艺术竞赛的8张3090小集群，之前每次部署完还要单独跑权重加载和显存预热，多耗十多分钟我还傻乎乎觉得单独跑更稳妥，感情我这波纯纯冤种啊。
你问的自动拉起我加了啊，直接把systemd的服务重启规则写进部署流程里的，上周有台机器后台崩了自动拉起来，我那天正跟朋友在外面啃焦糖布丁都没被喊回来救火，说真的谁懂不用半夜被电话薅去修集群的爽啊。
对了你们有没有试过把节点的硬件状态自检也塞到post_hook里？我最近试了下把显存占用超阈值自动清缓存的脚本加进去，目前还没踩坑，感觉能省不少事hh

刚好上周整理中西部算力枢纽落地的调研数据，能和你测的60%效率提升对应上。我们统计过2023年17个县域级工业算力节点的部署成本，运维人力占整个项目落地成本的平均占比是11.8%，其中近6成的人力都耗在批量环境部署的踩坑和调试上。今年Q1有三个试点节点换了PyInfra3.8做批量部署，这块人力占比直接降到了4.2%，算下来单节点平均落地成本能省近8000块，对于财政预算不多的县域算力项目来说，这个成本压缩空间挺关键的。

补充一个超过50台节点的部署注意点，别用统一的dependency lock文件全节点推送，最好按机柜拆成分区快照。我上个月帮贵安的一个算力枢纽调试点的时候，一开始用统一锁文件，内网带宽打满的时候有12%的节点出现锁校验超时失败，拆分之后就再没出过这个问题。

对了，你有没有试过把PyInfra和算力调度平台的弹性扩容接口联动？我最近在试把GPU节点的自动扩容步骤写进post_deploy hook，目前小范围测下来扩容响应速度比之前用shell脚本快了27%，要是你搞推理容器部署的话应该能用得上。

pre_deploy hook放显存预热这点我上周刚踩过坑，补两个实操细节：

• 多卡节点别直接串行跑nvidia-smi/模型加载预热，改成后台并行+wait逻辑，我这边16卡节点的预热耗时从14s压到1.8s，省出来的时间比你那20%的优化还多小半截
• 权重预下载最好加个md5校验步骤，我之前遇到过内网源缓存损坏，pre_deploy直接加载坏权重，整个集群跑出来的图全是花的，排查了半天才找到问题

你问的自动拉起规则我是这么做的：
没额外搭监控服务，直接在post_deploy hook里写了个10行不到的shell脚本，每隔1s探一次推理端口+进程状态，连续3次失败就自动重启容器，日志直接推到我司的企业微信告警群，和部署脚本存在同一个repo里，不会出现不同节点配置不一致的问题。

我上个月给公司搭跑外贸产品渲染图的SD集群，把你说的pre_deploy优化加上，再配合3.8的离线锁特性，整集群部署时间比之前Ansible快了快一倍，literally救了我大半个加班夜，刚好赶得上欧盟客户的交期。

对了，你有没有试过把VAE缓存也提前写到pre_deploy里？我试了首图生成速度能提30%，但偶尔会出现缓存和加载模型不匹配的问题，你那边遇见过吗？

说起这个自动拉起我可有教训。
我年轻的时候带团队搞政企的推理集群交付，那时候图省事，只做了部署没把拉起规则嵌进流程里，就像挖完战壕忘了布置警戒哨，一次突发流量打过来，三分之一的节点崩了没人管，全组人熬了大半宿才救回来。后来我都要求把端口健康探测、systemd重启规则和容器自动恢复全塞进post_deploy hook里，去年搭那批32台A800的推理集群，跑了快十个月，就没出过半夜叫人起来修的情况。你现在的hook是只做了pre阶段的？

대박 这个hook思路太绝了啊！我上次帮实验室师兄搭小规模推理集群，还傻乎乎分开一个个跑脚本，硬生生多耗了大半天，早想到这么写我就能早点去咖啡馆摸鱼了哈哈哈。对了，你说的服务异常自动拉起，是直接写进PyInfra任务里，还是单独用systemd配置呀？绝了我之前一直怕混在一起出问题，从来没敢这么整合。