Fine-tuning/DEPLOY.md

分布式部署指南

架构

151 (主节点)                      46 (算力节点)
├── PostgreSQL                    ├── SSH 服务
├── 后端 API (8010)               ├── NFS 挂载 151:/root/Fine-tuning/backend/data
├── 前端 (3000)                   ├── Python 训练环境 (transformers/peft/torch)
└── data/（模型/数据集/adapter）   └── 远程训练脚本 (app/engines/remote_train.py)

151 部署步骤

cd /root/Fine-tuning
git pull

# 编辑 .env.docker 或 docker-compose.yml 设置算力节点
vi backend/.env.docker
# 修改 COMPUTE_NODE_HOST=183.220.37.46

# 配置 SSH 免密登录到 253
ssh-copy-id root@183.220.37.46

# 启动
docker compose down -v
docker compose up -d --build

46 配置步骤

1. 安装 NFS 客户端

# CentOS/RHEL
yum install -y nfs-utils
# Ubuntu/Debian
apt install -y nfs-common

2. 挂载 151 的数据目录

# 创建挂载点
mkdir -p /root/Fine-tuning/backend/data

# 挂载 NFS (在 151 上需要先配置 NFS 导出)
mount -t nfs 192.168.92.151:/root/Fine-tuning/backend/data /root/Fine-tuning/backend/data

3. 安装 Python 训练依赖

# 在 46 上执行（确保代码路径一致）
cd /root/Fine-tuning/backend
pip install -r requirements.txt

4. 创建应用目录结构

cd /root/Fine-tuning/backend
mkdir -p app/engines app/core app/services app/config app/api
# 从 151 同步代码
rsync -av 192.168.92.151:/root/Fine-tuning/backend/app/ ./app/

151 配置 NFS 导出（如需）

# 编辑 /etc/exports
echo "/root/Fine-tuning/backend/data *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)" >> /etc/exports

# 重启 NFS
systemctl restart nfs-server
exportfs -ra

验证

# 在 151 上测试 SSH 连接
ssh root@183.220.37.46 "python --version"

# 测试远程命令
docker exec finetune-backend python -c "from app.config import get_settings; s=get_settings(); print(s.use_remote_compute)"