5c749cda03
- scripts: 11 个服务器原样脚本入库（md5 对照表更新至 README）；D=60.1 生产原样配方、 E=v5 DFlash 底稿、F=PD 链四角色部署+launch+双场景压测驱动 - profiles: 新增 6 个 .env（D/E 单机 + F 四角色，均带镜像 digest sha256:28e0d260…，对齐 kimi3 PD 多角色先例） - deploy/PD_CHAIN.md: 方案 F 编排手册（启动顺序 mc-master→prefill→decode→router、 基础设施依赖表、质量门口径、拆链恢复、÷2 单机等效判决） - platforms/patches/pro6000/glm53_pd_chain/: sglang 补丁树 vs 镜像原版 11 文件 unified diff 快照——宿主树无 .git，此为唯一版本记录（DFlash+PP+PD 解锁全集） - deploy/manifests/: GLM-5.3-NVFP4(47分片)/GLM-5.3-DFlash2(单分片) 权重 md5 清单 - deploy/CURRENT.md: 全集群现役状态页（2026-09-08 八机实测） - deploy/verify_profile.sh: 防漂移核验工具（digest+参数 token 比对+端口/health， 已在 60.1 生产容器实测 PASS）
53 lines
3.2 KiB
Bash
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3.2 KiB
Bash
# GLM-5.3-NVFP4 SGLang TP=8 + DFlash2 speculative decoding profile (single RTX 6000D node, 8 GPUs).
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# 方案 E（2026-09-08 场景一补测，6000D-2）。
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# 可执行部署脚本：experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_dual_scenario_bench/scripts/deploy_glm53_tp8_dflash2.sh
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# （v5 终版底稿，含四轮 OOM 战役完整教训注释；md5 5bf2b47c9349e5855b963e571e35c096）
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# 关键点（实测踩坑，勿随意改）:
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# - v5 配方核心：MRR 48→12（verify CUDA graph 4.04→0.83GB，真正起作用的杠杆）+
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# --speculative-draft-window-size 2048 + mem0.85/cps8192。四轮 OOM 根因与推导见脚本头注释
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# - DFLASH block-diffusion 草稿 7 tokens/步，draft 权重 GLM-5.3-DFlash2，fa4 draft
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# attention（fa4 会把 draft KV 强制 bf16，fp8 需换 flashinfer/triton 后端，仅省 0.35GB 未用）
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# - KV 池 243,584 token；kv fp8_e4m3 由模型配置自动带出（无需显式 flag）
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# - 底稿（本 profile LAUNCH_ARGS）radix/AR 均为禁用；场景一实测变体共四处 delta：
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# ① 去 --disable-radix-cache（90% 命中前提）② 去 --disable-custom-all-reduce
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# （v1 CAR 与方案 A 一致开启）③ 加 --context-length 270336 ④ 加 --reasoning-parser
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# glm45 --tool-call-parser glm47（质量门 7/7 的前提）
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# - 判决：场景一 8 点全部低于方案 C、7 点低于 A——DFlash accept 低于 EAGLE（同语料
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# 2.53 vs 2.84）而每步墙钟相当，劣势全在接受率。投机栈选型维持 EAGLE3，勿用
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# DFlash2 替换（性能问题非质量问题）
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# 实测成绩：飞书《GLM-5.3-NVFP4 双场景压测报告》方案 E 行（文档 SZUSdEqY1oRVxGxgILBcHqPJnEc）。
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# 质量：变体配置下质量门 7/7（GSM8K×5、中文推理、tool call 全过），DFlash 草稿无质量损失。
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PLATFORM=pro6000
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EXPERIMENT=glm53_nvfp4_pro6000_sglang_tp8dflash2
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MODEL_NAME=GLM-5.3-NVFP4
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ENGINE=sglang
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RUNTIME=docker
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DOCKER_IMAGE=lmsysorg/sglang:nightly-dev-20260828-daf63171
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DOCKER_IMAGE_DIGEST=sha256:28e0d26073161e49ca56eba808d264a4223804a212020f1dfe1b2405b9f8a399
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CONTAINER_NAME=glm53-tp8-dflash2
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MODEL_PATH=/data/hf_models/GLM-5.3-NVFP4
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DRAFT_MODEL_PATH=/data/hf_models/GLM-5.3-DFlash2
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SERVED_MODEL_NAME=/data/hf_models/GLM-5.3-NVFP4
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PORT=30000
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HEALTH_PATH=/health
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HEALTH_WAIT_S=900
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CONTAINER_PYTHON=python3
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TP=8
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MEM_FRACTION_STATIC=0.85
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MAX_RUNNING_REQUESTS=12
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CHUNKED_PREFILL_SIZE=8192
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DEVICE_VARS="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7"
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ENGINE_ENV="PYTHONUNBUFFERED=1 HF_HUB_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1"
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DOCKER_FLAGS="--gpus all --shm-size 64g --ipc=host -p ${PORT}:${PORT}"
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VOLUMES="/data/hf_models:/data/hf_models"
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BOOTSTRAP="python3 -m sglang.launch_server ${LAUNCH_ARGS}"
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LAUNCH_ARGS="--model-path ${MODEL_PATH} --tp-size ${TP} --mem-fraction-static ${MEM_FRACTION_STATIC} --max-running-requests ${MAX_RUNNING_REQUESTS} --disable-radix-cache --disable-shared-experts-fusion --moe-runner-backend flashinfer_cutlass --disable-flashinfer-autotune --disable-custom-all-reduce --chunked-prefill-size ${CHUNKED_PREFILL_SIZE} --speculative-algorithm DFLASH --speculative-draft-model-path ${DRAFT_MODEL_PATH} --speculative-draft-attention-backend fa4 --speculative-draft-window-size 2048 --host 0.0.0.0 --port ${PORT} --json-model-override-args {\"index_topk_freq\": 4}"
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