在使用 vLLM 时，如果你发现模型只在 GPU 0 上运行，而没有利用到所有的 GPU，这通常与配置和环境设置有关。以下是一些步骤，帮助你确保 vLLM 可以在多 GPU 上进行负载均衡：
1. 确保正确配置环境变量
确保你在启动 vLLM 之前设置了相关的环境变量，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES。这个变量可以限制 PyTorch 可见的 GPU 设备。例如，如果你想使用所有 GPU，可以设置：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
2. 配置 vLLM 的 GPU 使用
vLLM 默认使用的是第一个 GPU。要让 vLLM 在多 GPU 上进行分布式处理，你需要指定使用的 GPU 设备。可以在启动命令中添加相关参数，例如：
vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" --num-gpus 8
3. 使用负载均衡
vLLM 支持负载均衡，但你可能需要配置一些参数，确保它能够在多个 GPU 之间分配工作。例如，你可以设置 --max-requests 和 --max-requests-per-gpu 参数，以确保请求能够平均分配到多个 GPU。
4. 分布式模式
如果使用的是分布式模式，确保你按照 vLLM 的文档配置了分布式训练。你可能需要在启动时指定分布式训练的相关参数，确保它能够利用多个 GPU。
5. 监控 GPU 使用情况
使用 nvidia-smi 工具监控 GPU 的使用情况，以确认模型是否正在利用其他 GPU。你可以在命令行中运行：
watch -n 1 nvidia-smi
6. 检查内存管理
如果模型因为内存不足只在 GPU 0 上运行，可以尝试调整内存分配设置，如环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。设置如下：
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:256
这有助于减少 CUDA 内存的碎片化，允许模型更有效地使用多个 GPU。
7. 更新 vLLM
确保你使用的是最新版本的 vLLM，因为开发者可能已经修复了相关的多 GPU 支持问题。可以通过以下命令更新：
pip install --upgrade vllm
总结
通过以上步骤，你应该能够让 vLLM 在多 GPU 上平均负载。如果还有问题，建议查阅 vLLM 的官方文档或 GitHub 问题跟踪页面，以获取更多关于多 GPU 使用的建议和解决方案。