利用tensorboard将多次实验结果绘制在一起的方法

1.目前看起来SGLang在满血版的deepseek-v3和r1上优化没有想象中的大、2.多节点部署(tp并行)显存占用略微下降（非线性下降），单卡93GB—>单卡83GB3.官方推荐的性能优化选项貌似没有明显的性能提升4.对多节点真的支持tp和dp同时并行存疑。

我们采用SGLang框架进行DeepSeek模型的本地部署，基于物理设备限制，这里我们以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B为例，更多配置可以参考，满血版本也可参考下述流程，最小设备支持为8*H20。