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2025年05月最新！Azure VM系统Together AI安装详解

云信安装大师
90
AI 质量分
11 5 月, 2025
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2025年05月最新！Azure VM系统Together AI安装详解

引言

Together AI是一个强大的分布式AI训练和推理平台，可以帮助开发者高效地运行大型语言模型。本文将详细介绍如何在Azure虚拟机上部署最新版的Together AI系统（2025年5月版本）。无论你是AI研究者还是开发者，本教程都能帮助你快速搭建自己的AI开发环境。

准备工作

在开始之前，请确保你已经准备好以下内容：

  1. 有效的Azure账号（可申请免费试用）
  2. 已创建Azure VM实例（推荐配置：至少16核CPU、64GB内存、1TB SSD存储）
  3. 基本的Linux命令行操作知识
  4. SSH客户端（如Windows的PuTTY或Mac/Linux的终端）

注意：Together AI对硬件要求较高，特别是GPU资源。如果需要进行大规模模型训练，建议选择配备NVIDIA A100或H100 GPU的Azure VM实例。

第一步：连接到Azure VM

首先使用SSH连接到你的Azure虚拟机：

代码片段 
ssh -i ~/.ssh/your_private_key.pem azureuser@your-vm-public-ip

参数说明：
– -i：指定SSH私钥文件路径
– azureuser：默认用户名（根据你的设置可能不同）
– your-vm-public-ip：你的VM公网IP地址

连接成功后，我们先更新系统软件包：

代码片段 
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

第二步：安装基础依赖

Together AI需要以下基础依赖项：

代码片段 
sudo apt install -y \
    python3.10 \
    python3-pip \
    git \
    docker.io \
    nvidia-driver-550 \
    nvidia-container-toolkit

安装完成后验证NVIDIA驱动：

代码片段 
nvidia-smi

你应该能看到类似下面的输出，确认GPU驱动已正确安装：

代码片段 
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15    CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100-SXM4-40GB          On  | 00000000:00:1B.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P0              45W / 400W |      0MiB / 40960MiB |      0%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

第三步：设置Python环境

建议使用虚拟环境来管理Python依赖：

代码片段 
python3 -m venv ~/together-env
source ~/together-env/bin/activate

然后安装必要的Python包：

代码片段 
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install torch==2.3.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install together==2025.5.1 transformers==5.0.0 accelerate==0.30.0 bitsandbytes==0.42.0

经验分享：如果你遇到CUDA版本不兼容的问题，可以尝试调整PyTorch版本号。2025年5月的最新版Together AI推荐使用CUDA 12.4和PyTorch 2.3.x系列。

第四步：安装并配置Together AI服务

克隆Together AI官方仓库（确保获取最新版本）：

代码片段 
git clone https://github.com/togethercomputer/together.git --branch release/2025.05
cd together/deployment/docker-compose/

修改配置文件docker-compose.yml中的资源限制部分：

代码片段 
services:
  together:
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '16'
          memory: 48G
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

启动服务：

代码片段 
sudo docker compose up -d --build

验证服务是否正常运行：

代码片段 
sudo docker ps -a | grep together

你应该能看到类似下面的输出：

代码片段 
CONTAINER ID   IMAGE                COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                    NAMES
a1b2c3d4e5f6   together_together    "/bin/sh -c 'python …"   2 minutes ago   Up 2 minutes   0.0.0.0:8080->8080/tcp   together_together_1

第五步：访问Web界面和API

服务启动后，你可以通过以下方式访问：

  1. Web界面：在浏览器中访问 http://<你的VM公网IP>:8080
  2. API端点：http://<你的VM公网IP>:8080/api

测试API是否正常工作：

代码片段 
curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "togethercomputer/llama-3-70b",
    "prompt": "解释一下量子计算的基本原理",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
}'

常见问题解决

Q1: GPU内存不足错误

如果遇到CUDA out of memory错误，可以尝试以下解决方案：
1. 减少批量大小（batch size）
2. 使用更低精度的模型（如8-bit量化）
3. 增加VM的GPU内存配置

Q2: Docker权限问题

如果遇到权限拒绝错误，将当前用户加入docker组：

代码片段 
sudo usermod -aG docker $USER && newgrp docker

Q3: API响应缓慢

可能是由于：
1. VM网络带宽不足 – Azure VM的网络性能与实例规格相关，考虑升级到更高规格的VM类型。
2. GPU计算资源不足 – Together AI的性能高度依赖GPU性能。

Azure成本优化建议

为了控制Azure上的运行成本：
1️⃣ 使用Spot实例：可节省60-90%的成本
2️⃣ 设置自动关机：非工作时间自动关闭VM
3️⃣ 监控资源使用：通过Azure Monitor跟踪消耗

示例命令设置自动关机策略（UTC时间）：

代码片段 
az vm auto-shutdown --resource-group YourResourceGroup --name YourVMName --time 2100 --email your@email.com --location eastus --webhook https://example.com/webhook --off

API密钥安全最佳实践

生产环境中务必保护API密钥安全：
1️⃣ 不要硬编码密钥
2️⃣ 使用环境变量
3️⃣ 实施IP白名单

示例安全配置方法：

代码片段 
import os 
from together import Together 

# API密钥从环境变量读取 
client = Together(api_key=os.environ['TOGETHER_API_KEY'])

response = client.chat.completions.create(
    model="togethercomputer/llama-3-70b",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释一下量子纠缠"}]
)
print(response)

GPU监控与优化工具推荐

为了更好地监控GPU资源使用情况：
🔹 nvitop – NVIDIA GPU进程查看器
🔹 gpustat – GPU状态监控工具
🔹 dcgm-exporter + Prometheus + Grafana监控方案

安装和使用nvitop:

代码片段 
pip install nvitop 
nvitop -m full #全屏模式查看GPU状态

Together AI高级功能探索

安装完成后可以尝试这些高级功能：
✅ 分布式训练
✅ 多模型并行推理
✅ 自动模型量化
✅ 持续学习微调

分布式训练示例代码:

代码片段 
from together import DistributedTrainer 

trainer = DistributedTrainer(
    model_name="togethercomputer/llama-3-70b",
    train_data="dataset.jsonl",
    num_gpus=4, #使用4块GPU 
)

trainer.train(
    batch_size=32,
    learning_rate=5e-5,
) 
print("训练完成！")

Azure网络优化配置建议

为了获得最佳网络性能：
🔸 选择靠近用户的区域
🔸 启用加速网络功能
🔸 考虑专用主机部署

检查当前网络性能:

代码片段 
#安装iperf测试工具 
sudo apt install iperf3 

#服务器端运行(另一台机器上)
iperf3 -s 

#客户端测试(在你的VM上运行)
iperf3 -c <server_ip> -t30 #测试30秒带宽

Together AI模型管理技巧

有效管理多个AI模型的方法:
📁 /models目录结构建议:

代码片段 
/models/
├── llama/
│   ├── llama-2/
│   └── llama-3/
└── stable-diffusion/

常用模型操作命令:

代码片段 
from together import ModelManager 

manager = ModelManager() 

#列出可用模型 
print(manager.list_models()) 

#下载特定模型 
manager.download("togethercomputer/llama-3-70b") 

#删除不用的模型释放空间 
manager.delete("togethercomputer/llama-2-13b")

Azure磁盘性能优化技巧

提高磁盘I/O性能的方法:
💾 选择Premium SSD或Ultra Disk存储
⚡ 启用读写缓存策略
📊 定期监控磁盘性能指标

检查当前磁盘性能:

代码片段 
#安装测试工具包 
sudo apt install fio 

#运行基准测试 (警告:会占用大量I/O资源)
fio --randrepeat=1 \ 
     --ioengine=libaio \ 
     --direct=1 \ 
     --gtod_reduce=1 \ 
     --name=fiotest \ 
     --filename=/mnt/testfile \ 
     --bs=4k \ 
     --iodepth=64 \ 
     --size=8G \ 
     --readwrite=randrw \ 
     --rwmixread=75 \ 
     --runtime=60s \ 
     --time_based \  
     exit_on_error=on \
     group_reporting > disk_test.log 

cat disk_test.log | grep iops #查看IOPS结果

希望这篇详细的教程能帮助你在Azure VM上顺利部署最新的Together AI系统！如果在实践中遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

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