Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导(6.3.906)

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。

获取镜像

约束限制

• 推理需要单机单卡。
• 确保容器可以访问公网。

Step1 检查环境

1. 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。
   

   购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。

   当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。

2. SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。

   npu-smi info                    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
   npu-smi info -l | grep Total    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

   如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。

3. 检查是否安装docker。

   docker -v   #检查docker是否安装

   如尚未安装，运行以下命令安装docker。

   yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64

4. 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。

   sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

   如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。

   sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf
   sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

Step2 启动镜像

1. 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取镜像。

   docker pull {image_url}

2. 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。

   docker run -itd --net=host \
   --device=/dev/davinci0 \
   --device=/dev/davinci_manager \
   --device=/dev/devmm_svm \
   --device=/dev/hisi_hdc \
   --shm-size=32g \
   -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
   -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
   -v /var/log/npu/:/usr/slog \
   -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
   -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
   --name ${container_name} \
   ${image_id}  \
   /bin/bash

   参数说明：

   • device=/dev/davinci0：挂载NPU设备，示例中挂载了1张卡davinci0。
   • ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
   • shm-size：共享内存大小。
   • ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。
   • ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。
   

   • 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。
   • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
   • 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
3. 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。

   docker exec -it ${container_name} bash

Step3 准备推理环境

1. 在容器工作目录下载Qwen-VL模型源码。

   git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git
   cd Qwen-VL && git checkout aa00ed04091eea5fcdd32985e7915f1c53e7d599

2. 安装依赖。在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。

   #安装依赖包
   pip install -r requirements.txt

3. 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传到容器工作目录${container_work_dir}中。

   # 模型结构如下：
   Qwen-VL-Chat/
   ├── config.json
   ├── configuration_qwen.py
   ├── generation_config.json
   ├── modeling_qwen.py
   ├── pytorch_model-00001-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00002-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00003-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00004-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00005-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00006-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00007-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00008-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00009-of-00010.bin
   ├── pytorch_model-00010-of-00010.bin
   ├── pytorch_model.bin.index.json
   ├── qwen_generation_utils.py
   ├── qwen.tiktoken
   ├── README.md
   ├── SimSun.ttf
   ├── tokenization_qwen.py
   ├── tokenizer_config.json
   └── visual.py

4. 赋予容器访问权重文件的权限。上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。

   #统一文件属主为ma-user用户
   sudo chown -R ma-user:ma-group  ${container_work_dir}
   # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录
   #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group  /home/ma-user/ws

5. 修改Qwen-VL-Chat/modeling_qwen.py。

   # 模型下载后，需修改Qwen-VL-Chat/modeling_qwen.py  36~37行，否则推理时会报cuda错误
   sed -i "s/SUPPORT_FP16 =.*/SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA/g" modeling_qwen.py 
   sed -i "s/SUPPORT_BF16 =.*/SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA/g" modeling_qwen.py

   modeling_qwen.py修改前第36~37行样例如下。

   SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.is_bf16_supported()
   SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.get_device_capability(0)[0] >= 7

   modeling_qwen.py修改后第36~37行样例如下。

   SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
   SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA

Step4 开始推理

在容器工作目录下创建推理脚本文件infer.py，文件内容如下。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
import os
os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ''
import torch
import torch_npu
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
torch.manual_seed(1234)

# 模型权重路径按实际填写
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", device_map="cuda", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()

# 第一轮对话
query = tokenizer.from_list_format([
    {'image': 'https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg'}, # Either a local path or an url
    {'text': '这是什么?'},
])
response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None)
print(response)
# 图中是一名女子在沙滩上和狗玩耍，旁边是一只拉布拉多犬，它们处于沙滩上。

# 第二轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, '框出图中击掌的位置', history=history)
print(response)
# <ref>击掌</ref><box>(536,509),(588,602)</box>
image = tokenizer.draw_bbox_on_latest_picture(response, history)
if image:
  image.save('1.jpg')
else:
  print("no box")

运行推理脚本。

python infer.py

推理结果如下所示。

图1 推理结果（1）

图2 推理结果（2）

Step5 调用API接口推理

进入源码根目录，安装依赖。

cd Qwen-VL
pip install -r  requirements_openai_api.txt

修改openai_api.py脚本，适配NPU。

# 在openai_api.py脚本的import torch下新增两行
import torch_npu
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu

启动API Server。执行命令前请先修改参数。

python openai_api.py -c ${model-path} --server-name=${server-name} --server-port=${server-port}

参数说明

• model-path: 模型权重路径，例：/home/ma-user/Qwen-VL-Chat
• server-name：进程监听IP或者域名
• server-port：进程监听端口，如果不配置该参数，启动端口默认是8000。

本地调用

本地调用命令如下。

# 调用地址以实际为准
curl -kv -X POST localhost:{server_port}/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "qwen","messages": [{"role":"user","content":"Picture id: <img>img_path/</img>\n{your prompt}"}]}'

参数说明：

• {server_port}：启动服务端时配置的监听端口
• content：对于带图像输入的内容可表示为 Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如果是本地图片，容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。

messages的样例如下：

# body参考
# 图片存放本地示例
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Picture 1: <img>/tmp/upload/demo.jpg</img>图片上有什么"
    }
  ],
  "model": "qwen"
}

图3 本地调用

远程调用

远程调用命令如下：

# endpoint以实际为准，图片为远程网络上的url

curl -kv -X POST http://{server_name}:{server_port}/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "qwen","messages": [{"role":"user","content":"Picture 1: <img>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg</img>图片上有什么"}]}'

参数说明

• {server_name}：配置为服务端启动时监听的IP地址或者域名。
• {server_port}：配置为服务端启动时监听的端口。

图4 远程调用