Fix: DGX Spark公式手順に準拠（NGCイメージ + Rayクラスター構成）
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bfdf6227f9
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e0e2ef2e69
@ -39,87 +39,159 @@ MiniMax-M2.5は、中国MiniMax社が開発したコーディング・エージ
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| GPU | Blackwell GPU × 2 |
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| メモリ | 256GB統合メモリ（LPDDR5x）|
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| ストレージ | 4TB NVMe × 2 |
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| ネットワーク | ConnectX-7 (クラスタ間接続) |
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| ネットワーク | ConnectX-7 (QSFP接続) |
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※ 単体構成（128GB）の場合は、より小さいREAP-139B版か量子化版を検討してください。
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## 事前準備：ネットワーク構成
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デュアルSpark構成では、2台のノードをQSFPケーブルで物理接続する必要があります。
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詳細な手順は公式ドキュメントを参照してください：
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👉 [Connect two Sparks](https://build.nvidia.com/spark/connect-two-sparks)
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### 確認事項
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- QSFPケーブルによる物理接続
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- ネットワークインターフェース設定（自動または手動IP割当）
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- パスワードなしSSHの設定
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- ネットワーク疎通確認
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## 環境構築
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### 1. システムアップデート
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### 1. Dockerグループの設定（初回のみ）
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```bash
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sudo apt update && sudo apt upgrade -y
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sudo groupadd docker
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sudo usermod -aG docker $USER
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newgrp docker
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```
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### 2. Python環境の準備
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### 2. NGC公式vLLMイメージの取得
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DGX Sparkではドライバー互換性の関係で、**必ずNGC公式イメージを使用**してください。
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```bash
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# Python 3.11推奨
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sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip -y
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# 仮想環境作成
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python3.11 -m venv ~/minimax-env
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source ~/minimax-env/bin/activate
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# 両方のノードで実行
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docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
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export VLLM_IMAGE=nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
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```
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### 3. vLLMのインストール
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### 3. クラスターデプロイスクリプトの取得
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```bash
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# nightlyビルド推奨（最新モデル対応）
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pip install -U vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly
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# または検証済みバージョン
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export VLLM_COMMIT=dea63512bb9bdf7521d591546c52138d9d79e8ce
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||||
pip install vllm \
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||||
--torch-backend=auto \
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||||
--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/${VLLM_COMMIT}
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# 両方のノードで実行
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||||
wget https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/refs/heads/main/examples/online_serving/run_cluster.sh
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chmod +x run_cluster.sh
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```
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### 4. 関連パッケージ
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## Rayクラスターの起動
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### Node 1（ヘッドノード）の起動
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```bash
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||||
pip install transformers accelerate huggingface_hub
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||||
# Node 1で実行
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# 高速インターフェースのIPアドレスを取得
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||||
# ibdev2netdev で "(Up)" と表示されるインターフェースを使用
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||||
export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
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||||
export VLLM_HOST_IP=$(ip -4 addr show $MN_IF_NAME | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')
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||||
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||||
echo "Using interface $MN_IF_NAME with IP $VLLM_HOST_IP"
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||||
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||||
bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $VLLM_HOST_IP --head ~/.cache/huggingface \
|
||||
-e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
|
||||
-e UCX_NET_DEVICES=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e TP_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
|
||||
-e MASTER_ADDR=$VLLM_HOST_IP
|
||||
```
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||||
### Node 2（ワーカーノード）の起動
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||||
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||||
```bash
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||||
# Node 2で実行
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||||
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||||
export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
|
||||
export VLLM_HOST_IP=$(ip -4 addr show $MN_IF_NAME | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')
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||||
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||||
# 重要：Node 1のIPアドレスを設定
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||||
# Node 1で `echo $VLLM_HOST_IP` を実行して確認
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||||
export HEAD_NODE_IP=<NODE_1_IP_ADDRESS>
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||||
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||||
echo "Worker IP: $VLLM_HOST_IP, connecting to head node at: $HEAD_NODE_IP"
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||||
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||||
bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $HEAD_NODE_IP --worker ~/.cache/huggingface \
|
||||
-e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
|
||||
-e UCX_NET_DEVICES=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e TP_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
|
||||
-e MASTER_ADDR=$HEAD_NODE_IP
|
||||
```
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||||
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||||
### クラスター状態の確認
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||||
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||||
```bash
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||||
# Node 1で実行
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||||
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
|
||||
echo "Found container: $VLLM_CONTAINER"
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||||
|
||||
docker exec $VLLM_CONTAINER ray status
|
||||
```
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||||
2ノードが認識され、GPUリソースが利用可能と表示されればOKです。
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---
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||||
## モデルのダウンロード
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||||
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||||
### Hugging Face CLIでダウンロード
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||||
### Hugging Faceへのログイン
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||||
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||||
```bash
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||||
# ログイン（初回のみ）
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||||
huggingface-cli login
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||||
# Node 1のコンテナ内で実行
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||||
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
|
||||
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash
|
||||
|
||||
# モデルダウンロード（約330GB、時間かかります）
|
||||
huggingface-cli download cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--local-dir ~/models/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B
|
||||
# コンテナ内で
|
||||
huggingface-cli login
|
||||
```
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||||
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||||
### ダウンロード時間の目安
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||||
### MiniMax-M2.5-REAP-172Bのダウンロード
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||||
| 回線速度 | 所要時間 |
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||||
|---------|---------|
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||||
| 1Gbps | 約45分 |
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||||
| 10Gbps | 約5分 |
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||||
```bash
|
||||
# コンテナ内で（約330GB、時間がかかります）
|
||||
huggingface-cli download cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## モデルの起動
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||||
## 推論サーバーの起動
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||||
### 基本起動コマンド（デュアル構成・256GB）
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||||
### MiniMax-M2.5-REAP-172B用の起動コマンド
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||||
```bash
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||||
vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--tensor-parallel-size 2 \
|
||||
--tool-call-parser minimax_m2 \
|
||||
--reasoning-parser minimax_m2_append_think \
|
||||
--trust-remote-code \
|
||||
--enable-auto-tool-choice \
|
||||
--max-model-len 65536 \
|
||||
--gpu-memory-utilization 0.90
|
||||
# Node 1で実行
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||||
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
|
||||
|
||||
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
|
||||
vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--tensor-parallel-size 2 \
|
||||
--tool-call-parser minimax_m2 \
|
||||
--reasoning-parser minimax_m2_append_think \
|
||||
--trust-remote-code \
|
||||
--enable-auto-tool-choice \
|
||||
--max-model-len 65536 \
|
||||
--gpu-memory-utilization 0.90'
|
||||
```
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||||
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||||
### パラメータ解説
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||||
@ -135,15 +207,16 @@ vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
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||||
### メモリ節約版（長文不要な場合）
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||||
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||||
```bash
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||||
vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--tensor-parallel-size 2 \
|
||||
--tool-call-parser minimax_m2 \
|
||||
--reasoning-parser minimax_m2_append_think \
|
||||
--trust-remote-code \
|
||||
--enable-auto-tool-choice \
|
||||
--max-model-len 16384 \
|
||||
--max-num-seqs 32 \
|
||||
--gpu-memory-utilization 0.85
|
||||
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
|
||||
vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--tensor-parallel-size 2 \
|
||||
--tool-call-parser minimax_m2 \
|
||||
--reasoning-parser minimax_m2_append_think \
|
||||
--trust-remote-code \
|
||||
--enable-auto-tool-choice \
|
||||
--max-model-len 16384 \
|
||||
--max-num-seqs 32 \
|
||||
--gpu-memory-utilization 0.85'
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
@ -166,50 +239,32 @@ curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
|
||||
}'
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||||
```
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||||
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||||
### Pythonクライアント
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||||
### ヘルスチェック
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||||
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||||
```python
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||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
client = OpenAI(
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||||
base_url="http://localhost:8000/v1",
|
||||
api_key="dummy" # vLLMはAPIキー不要
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||||
)
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||||
|
||||
response = client.chat.completions.create(
|
||||
model="cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "user", "content": "SWE-benchスタイルのバグ修正タスクをシミュレートして"}
|
||||
],
|
||||
temperature=1.0,
|
||||
top_p=0.95
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(response.choices[0].message.content)
|
||||
```bash
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||||
curl http://localhost:8000/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## パフォーマンスチューニング
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||||
## 監視とデバッグ
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||||
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||||
### 推奨設定
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||||
### Rayダッシュボード
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||||
```bash
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||||
# 環境変数でCUDAグラフ最適化
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||||
export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER
|
||||
|
||||
# DeepGEMMを有効化（要インストール）
|
||||
./tools/install_deepgemm.sh
|
||||
```
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||||
http://<head-node-ip>:8265
|
||||
```
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||||
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||||
### 期待されるスループット
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||||
### GPU使用状況の確認
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||||
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||||
| 設定 | Input/Output | スループット |
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|------|-------------|-------------|
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||||
| TP=2, 64K context | 2048/1024 | ~100 tok/s |
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||||
| TP=2, 16K context | 2048/1024 | ~150 tok/s |
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||||
```bash
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||||
# 両ノードで
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||||
nvidia-smi
|
||||
|
||||
※ 実測値は環境により変動します
|
||||
# コンテナ内から
|
||||
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
|
||||
docker exec $VLLM_CONTAINER nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
@ -235,11 +290,18 @@ export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER
|
||||
--compilation-config "{\"cudagraph_mode\": \"PIECEWISE\"}"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 出力が文字化け/破損する
|
||||
### Rayクラスターに接続できない
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||||
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||||
```bash
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||||
# vLLMを最新のnightlyに更新
|
||||
pip install -U vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly
|
||||
# ネットワークインターフェースの確認
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||||
ibdev2netdev
|
||||
|
||||
# ファイアウォールの確認
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||||
sudo ufw status
|
||||
|
||||
# Rayポートの開放（必要な場合）
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||||
sudo ufw allow 6379
|
||||
sudo ufw allow 8265
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
@ -258,15 +320,26 @@ content = response.replace(r'<think>.*?</think>', '')
|
||||
history.append({"role": "assistant", "content": response})
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 推奨推論パラメータ
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
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||||
"temperature": 1.0,
|
||||
"top_p": 0.95,
|
||||
"top_k": 40
|
||||
}
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||||
```
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||||
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---
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||||
## まとめ
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DGX Sparkデュアル構成（256GB）があれば、最新のMiniMax-M2.5-REAP-172Bが快適に動作します。オープンソースモデルとしてはトップクラスのコーディング・エージェント性能を持つこのモデル、ぜひ試してみてください。
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||||
DGX Sparkデュアル構成（256GB）とNGC公式vLLMイメージを使えば、最新のMiniMax-M2.5-REAP-172Bが快適に動作します。オープンソースモデルとしてはトップクラスのコーディング・エージェント性能を持つこのモデル、ぜひ試してみてください。
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||||
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||||
### 参考リンク
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||||
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||||
- [MiniMax-M2.5-REAP-172B (Hugging Face)](https://huggingface.co/cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B)
|
||||
- [DGX Spark vLLM公式ガイド](https://build.nvidia.com/spark/vllm/stacked-sparks)
|
||||
- [MiniMax-M2 公式リポジトリ (GitHub)](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2)
|
||||
- [vLLM MiniMax-M2 デプロイガイド](https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/MiniMax/MiniMax-M2.html)
|
||||
- [REAP論文 (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2510.13999)
|
||||
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