1.检查节点状态

openclaw 中文openclaw 2026-04-09 2

环境准备

硬件要求
- 多台服务器（至少1个主节点 + N个计算节点）
- 每节点配备：
  - GPU（建议NVIDIA V100/A100/H100）
  - 高速网络（InfiniBand/RoCE）
  - 共享存储（NFS/分布式文件系统）
软件依赖
- 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- 容器运行时：Docker 20.10+ 或 NVIDIA Container Toolkit
- 编排工具：Kubernetes（k8s）或 Slurm（根据集群类型选择）
- Python环境：3.8+

分布式安装步骤

方案A：基于Kubernetes部署（推荐）

配置K8s集群

# 1. 在所有节点安装k8s（如kubeadm）
sudo apt update && sudo apt install -y kubeadm kubelet kubectl
sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16  # 主节点执行
# 2. 安装网络插件（如Calico）
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml
# 3. 加入工作节点
kubeadm join <主节点IP>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash <hash>

部署NVIDIA GPU Operator

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm install nvidia-gpu-operator nvidia/gpu-operator

创建OpenClaw命名空间与配置

# openclaw-namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: openclaw

kubectl apply -f openclaw-namespace.yaml

部署OpenClaw组件

# openclaw-training.yaml（示例片段）
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: openclaw-trainer
  namespace: openclaw
spec:
  replicas: 4  # GPU节点数量
  template:
    spec:
      containers:
      - name: openclaw
        image: registry.example.com/openclaw:latest
        env:
        - name: NCCL_DEBUG
          value: "INFO"
        - name: PYTHONPATH
          value: "/workspace"
        volumeMounts:
        - mountPath: /shared_data
          name: dataset-volume
      volumes:
      - name: dataset-volume
        persistentVolumeClaim:
          claimName: openclaw-pvc

启动分布式训练任务

# 使用MPI Operator或Kubeflow Training Operator
kubectl apply -f mpijob-openclaw.yaml -n openclaw

方案B：基于Slurm部署（HPC场景）

安装Slurm集群

# 主节点安装slurmctld
sudo apt install slurmctld slurmdbd
# 计算节点安装slurmd
sudo apt install slurmd
# 同步配置文件/etc/slurm/slurm.conf到所有节点

配置共享存储

# 主节点NFS服务端
sudo apt install nfs-kernel-server
sudo vim /etc/exports  # 添加：/shared_data *(rw,sync,no_subtree_check)
sudo systemctl restart nfs-server
# 计算节点挂载
sudo mount -t nfs <主节点IP>:/shared_data /mnt/openclaw_data

提交分布式作业

# openclaw_job.sh
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=openclaw
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --gres=gpu:8
#SBATCH --ntasks-per-node=8
srun python -m torch.distributed.run \
    --nnodes=$SLURM_JOB_NUM_NODES \
    --nproc_per_node=8 \
    --rdzv_id=$SLURM_JOB_ID \
    --rdzv_backend=c10d \
    --rdzv_endpoint=$MASTER_ADDR:29500 \
    train.py --config distributed.yaml

sbatch openclaw_job.sh

方案C：基于PyTorch Distributed（手动部署）

配置SSH免密登录

# 主节点生成密钥并分发
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id user@worker1
ssh-copy-id user@worker2

准备环境

# 所有节点安装相同环境
git clone https://github.com/openclaw/OpenClaw.git
cd OpenClaw && pip install -r requirements.txt

启动训练

# 主节点执行
python -m torch.distributed.launch \
    --nnodes=4 \
    --node_rank=0 \
    --nproc_per_node=8 \
    --master_addr="192.168.1.100" \
    --master_port=29500 \
    train.py
# 工作节点执行（node_rank分别设为1,2,3）
python -m torch.distributed.launch \
    --nnodes=4 \
    --node_rank=1 \
    --nproc_per_node=8 \
    --master_addr="192.168.1.100" \
    --master_port=29500 \
    train.py

关键配置优化

网络优化

# 设置NCCL参数
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_DEBUG=INFO

存储优化
- 使用 Lustre/GPFS 分布式文件系统
- 数据预处理与缓存分离

监控部署

# Prometheus + Grafana监控
helm install prometheus prometheus-community/prometheus
helm install grafana grafana/grafana

验证安装

sinfo  # Slurm方案
# 2. 运行分布式测试脚本
python -c "import torch.distributed as dist; dist.init_process_group('nccl'); print(f'Rank {dist.get_rank()} OK')"
# 3. 验证GPU通信
nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 1G -e 4G -f 2 -g 8