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
3.6 KiB
Bash
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3.6 KiB
Bash
# GLM-5.3-NVFP4 PD 分离链 - 角色3: decode 节点（方案F，跑在 6000D-2 = 174.1.60.2，8 卡）。
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# 四角色链之一，启动顺序强制: mc-master -> prefill -> [本角色] -> router。
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# 完整链编排见 deploy/PD_CHAIN.md。
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# 可执行部署脚本: experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_dual_scenario_bench/scripts/deploy_s1_decode.sh
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# （launch 脚本同目录 s1_decode_launch.sh）
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# 关键点（实测踩坑，勿随意改）:
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# - 配方 = 方案 E v5（TP8 + DFLASH + MRR12 + fa4 + window2048）+ PD decode flags；
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# KV 池 214,336 token（比单机 E 的 243,584 少，PD 传输缓冲占显存）
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# - 容量属性（实测判决的核心）: 池按 16k 场景定容 → 128k 仅容 1 个驻留（cc4 时 TTFT
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# 堆到 31.0s）、64k 容 3、16k 容 12（MRR12 上限）。长上下文负载该池就是瓶颈
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# - 必须挂补丁树 /data/sglang_patch_glm53:/sgl-workspace/sglang（唯一改动
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# python/sglang/srt/speculative/spec_info.py 接 build_dflash_family_disagg_draft_input，
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# DFlash PD 冷启动接线）+ 装 mooncake wheel（--no-deps，launch 脚本自装）
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# - --network host + --device /dev/infiniband + --ulimit memlock=-1，IB 设备 mlx5_0-3
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# - DFlash accept 在 12-batch verify 下掉到 1.8（单机 EAGLE 2.84）——decode 侧并发
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# verify 是 DFlash 的弱势区，场景二吞吐上限由此而来
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# - 60.2 平时空闲但 GPU7 常有外部裸金属任务（main_v2.py）：动卡前核实归属，勿清
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# 实测成绩: 飞书《GLM-5.3-NVFP4 双场景压测报告》方案 F 行（文档 SZUSdEqY1oRVxGxgILBcHqPJnEc）。
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# 场景二判决: "两机买 TTFT、不买吞吐"（÷2 单机等效 74-85 tok/s = A 的 75-96%，TTFT 减半）。
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PLATFORM=pro6000
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EXPERIMENT=glm53_nvfp4_pro6000_pd_decode
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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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ROLE=pd-decode
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NODE=174.1.60.2
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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-s1-decode
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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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PORT=30000
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HEALTH_PATH=/health
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HEALTH_WAIT_S=1200
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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="MOONCAKE_MASTER=174.1.60.1:50051 MOONCAKE_PROTOCOL=rdma PYTHONUNBUFFERED=1"
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DOCKER_FLAGS="--gpus all --network host --ipc=host --shm-size 64g --ulimit memlock=-1 --device /dev/infiniband --restart unless-stopped"
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VOLUMES="/data/hf_models:/data/hf_models /data/flashkda_deploy/wheels:/mc_wheels:ro /data/sglang_patch_glm53:/sgl-workspace/sglang"
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BOOTSTRAP="pip install /mc_wheels/mooncake_transfer_engine_cuda13-0.3.12.post1-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl --no-deps -q && 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 --disaggregation-mode decode --disaggregation-transfer-backend mooncake --disaggregation-bootstrap-port 28800 --disaggregation-ib-device mlx5_0,mlx5_1,mlx5_2,mlx5_3 --host 0.0.0.0 --port ${PORT} --json-model-override-args {\"index_topk_freq\": 4}"
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