spark-ds41f

多台 DGX Spark 一键跑通 DeepSeek 分布式推理与压测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 39 🐛 待处理 85 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 173
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自备DGX Spark硬件

项目预览

spark-ds41f 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队christopherowen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自备DGX Spark硬件
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deepseek,dgx-spark,distributed-inference,docker,roce,vllm
GitHub 星标★ 173
上线时间2026-09-20 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积114.7 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态活跃
收录时间2026-11-11
浏览次数0

项目介绍

spark-ds41f 是一个面向 DGX Spark 多机集群的 DeepSeek V4.1 Flash 部署与调优工程,核心价值在于把「多节点分布式推理」从零散脚本变成可复现的标准化流程。项目提供 Docker 与 vLLM 的完整部署方案,覆盖无交换机三节点/四节点 fabric 组网、RoCE 网络配置、并行策略与显存参数调优,并附带基准测试脚本用于对比吞吐、延迟与扩展效率。它解决的是小规模私有集群上大模型推理「跑得起来但难复现、难调优、难量化」的问题:用户不必从零摸索张量并行度、批处理大小与网络参数,按仓库给出的配置即可搭建并验证一套多机推理环境。项目以 Python 为主,配置与脚本组织清晰,适合已有 DGX Spark 硬件、希望快速验证分布式推理可行性与性能边界的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-11 · 当前星标 ★ 173

技术标签

核心亮点

  • 提供从 Docker 镜像、vLLM 启动参数到 RoCE 网络配置的端到端可复现部署流程,减少多机环境搭建的试错成本
  • 附带基准测试脚本,可量化不同节点数、并行度下的吞吐与延迟,便于做容量规划
  • 针对无交换机直连 fabric 的组网方式给出具体配置,覆盖三节点与四节点两种拓扑

不足之处

  • 强绑定 DGX Spark 硬件与特定模型版本,换硬件或其他模型时复用价值有限
  • 早期项目,社区规模小,问题反馈与长期维护的稳定性有待观察

适用场景

  • 已有两台以上 DGX Spark、需要快速搭建多机大模型推理验证环境
  • 评估 DeepSeek V4.1 Flash 在小规模集群上的吞吐与扩展效率
  • 为私有化部署做容量规划,对比不同并行策略与节点数的性能差异

替代项目

vLLM、SGLang、llm-d

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