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部署推理服务

更新时间:2025-02-07 GMT+08:00
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本章节介绍如何使用vLLM 0.3.2框架部署并启动推理服务。

前提条件

  • 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。
  • 确保容器可以访问公网。

Step1 检查环境

  1. SSH登录机器后,检查NPU设备检查。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。

  2. 检查docker是否安装。
    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
  3. 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 获取推理镜像

建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2

docker pull {image_url}

Step3 上传代码包和权重文件

  1. 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中,包获取路径请参见表1
  2. 将权重文件上传到Server机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3

Step4 启动容器镜像

启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。

docker run -itd \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci1 \
--device=/dev/davinci2 \
--device=/dev/davinci3 \
--device=/dev/davinci4 \
--device=/dev/davinci5 \
--device=/dev/davinci6 \
--device=/dev/davinci7 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime  \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
-v /var/log/npu/:/usr/slog \
-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
-v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \
-v ${dir}:${container_work_dir} \
--net=host \
--name ${container_name} \
${image_id} \
/bin/bash

参数说明:

  • --device=/dev/davinci0,..., --device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。
  • -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
    说明:
    • 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。
  • --name ${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} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。

Step5 进入容器安装推理依赖软件

  1. 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
    docker exec -it ${container_name} bash
  2. 上传代码和权重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
  3. 解压算子包并将相应算子安装到环境中。
    unzip AscendCloud-OPP-*.zip
    pip install ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl
    pip install cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl
  4. 解压软件推理代码并安装依赖包。
    unzip AscendCloud-3rdLLM-*.zip
    cd llm_inference
    pip install -r requirements.txt
  5. 运行推理构建脚本build.sh文件,会自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。
    cd llm_inference
    bash build.sh

    运行完后,在当前目录下会生成ascend_vllm文件夹,即为昇腾适配后的vLLM代码。

Step6 启动推理服务

  1. 配置需要使用的NPU卡编号。例如:实际使用的是第1张卡,此处填写“0”。
    export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0

    如果启动服务需要使用多张卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。

    export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1
    说明:

    NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。

  2. 配置PYTHONPATH。
    export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${vllm_path}

    ${vllm_path} 填写ascend_vllm文件夹绝对路径。

  3. 高阶配置(可选)。
    1. 词表切分。

      在分布式场景下,默认不使用词表切分能提升推理性能,同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行,如确需使用词表切分,配置以下环境变量:

      export USE_VOCAB_PARALLEL=1   #打开词表切分开关
      unset USE_VOCAB_PARALLEL      #关闭词表切分开关

      配置后重启服务生效。

    2. Matmul_all_reduce融合算子。

      使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能;该算子要求驱动和固件版本为Ascend HDK 24.1.RC1.B011及以上,默认不开启。如需开启,配置以下环境变量:

      export USE_MM_ALL_REDUCE_OP=1   #打开Matmul_all_reduce融合算子
      unset  USE_MM_ALL_REDUCE_OP     #关闭Matmul_all_reduce融合算子

      配置后重启服务生效。

    3. 查看详细日志。

      查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈,但会影响推理性能。如需开启,配置以下环境变量:

      export DETAIL_TIME_LOG=1   #打开打印详细日志
      export RAY_DEDUP_LOGS=0    #打开打印详细日志
      unset  DETAIL_TIME_LOG     #关闭打印详细日志

      配置后重启服务生效。

  4. 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html
    说明:

    以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference

    • 通过vLLM服务API接口启动服务

      在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务,具体操作命令如下,API Server的命令相关参数说明如下,可以根据参数说明修改配置。

      python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${container_model_path} \
      --max-num-seqs=256 \
      --max-model-len=4096 \
      --max-num-batched-tokens=4096 \
      --dtype=float16 \
      --tensor-parallel-size=1 \
      --block-size=128 \
      --host=${docker_ip} \
      --port=8080 \
      --gpu-memory-utilization=0.9 \
      --trust-remote-code
    • 通过OpenAI服务API接口启动服务

      在ascend_vllm目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。

      python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \
      --max-num-seqs=256 \
      --max-model-len=4096 \
      --max-num-batched-tokens=4096 \
      --dtype=float16 \
      --tensor-parallel-size=1 \
      --block-size=128 \
      --host=${docker_ip} \
      --port=8080 \
      --gpu-memory-utilization=0.9 \
      --trust-remote-code
    具体参数说明如下:
    • --model ${container_model_path}:模型地址,模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step3 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址,还需要有Tokenizer原始文件。
    • --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后拒绝访问。
    • --max-model-len:推理时最大输入+最大输出tokens数量,输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值,否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下,例如:${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。不同模型推理支持的max-model-len长度不同,具体差异请参见附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明
    • --max-num-batched-tokens:prefill阶段,最多会使用多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192。
    • --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。
    • --tensor-parallel-size:模型并行数。取值需要和启动的NPU卡数保持一致,可以参考1。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。
    • --block-size:PagedAttention的block大小,推荐设置为128。
    • --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。
    • --port:服务部署的端口。
    • --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。
    • --trust-remote-code:是否相信远程代码。
    服务启动后,会打印如下类似信息。
    server launch time cost: 15.443044185638428 s INFO:     Started server process [2878]INFO:     Waiting for application startup. INFO:     Application startup complete. INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)

Step7 推理请求

使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1

  • 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。${container_model_path}请替换为实际使用的模型名称。
    curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "${container_model_path}",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "hello"
            }
        ],
        "max_tokens": 100,
        "top_k": -1,
        "top_p": 1,
        "temperature": 0,
        "ignore_eos": false,
        "stream": false
    }'
  • 方式二:通过vLLM服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。下面以Llama系列模型采样方式支持presence_penalty参数的发送请求为例。此处的接口8080需和Step4 启动容器镜像中设置的宿主机端口保持一致。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
    curl -X POST http://${docker_ip}:8080/generate \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "prompt": "hello",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0,
    "ignore_eos": false,
    "presence_penalty":2
     }'

    下面以Llama系列模型采样方式支持length_penalty参数的发送请求为例。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。

    curl -X POST http:/${docker_ip}:8080/generate \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "prompt": "hello",
    "max_tokens": 100,
    "top_p": 1,
    "temperature": 0,
    "ignore_eos": false,
    "top_k": -1,
    "use_beam_search":true,
    "best_of":2,
    "length_penalty":2
     }'

服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html

表1 请求服务参数说明

参数

是否必选

默认值

参数类型

描述

model

Str

通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${container_model_path}参数保持一致。

通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。

prompt

-

Str

请求输入的问题。

max_tokens

16

Int

每个输出序列要生成的最大tokens数量。

top_k

-1

Int

控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。

适当降低该值可以减少采样时间。

top_p

1.0

Float

控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。

temperature

1.0

Float

控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性,较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。

stop

None

None/Str/List

用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。

例如:["你","好"],生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。

stream

False

Bool

是否开启流式推理。默认为False,表示不开启流式推理。

n

1

Int

返回多条正常结果。

约束与限制:

不使用beam_search场景下,n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时,必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。

使用beam_search场景下,n取值建议为1<n≤10。如果n=1,会导致推理请求失败。

说明:

n建议取值不超过10,n值过大会导致性能劣化,显存不足时,推理请求会失败。

use_beam_search

False

Bool

是否使用beam_search替换采样。

约束与限制:使用该参数时,如下参数需按要求设置:

n>1

top_p = 1.0

top_k = -1

temperature = 0.0

presence_penalty

0.0

Float

presence_penalty表示会根据当前生成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。

frequency_penalty

0.0

Float

frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。

length_penalty

1.0

Float

length_penalty表示在beam search过程中,对于较长的序列,模型会给予较大的惩罚。

如果要使用length_penalty,必须添加如下三个参数,并且需将use_beam_search参数设置为true,best_of参数设置大于1,top_k固定为-1。

"top_k": -1

"use_beam_search":true

"best_of":2

附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明

基于vLLM(v0.3.2)部署推理服务时,不同模型推理支持的max-model-len长度说明如下面的表格所示。如需达到以下值,需要将--gpu-memory-utilization设为0.9,qwen系列、qwen1.5系列、llama3系列模型还需打开词表切分配置export USE_VOCAB_PARALLEL=1。

序号

模型名称

4*64GB

8*32GB

1

qwen1.5-72b

24576

8192

2

qwen-72b

24576

8192

3

llama3-70b

32768

8192

4

llama2-70b

98304

32768

6

llama-65b

24576

8192

序号

模型名称

2*64GB

4*32GB

1

qwen1.5-32b

65536

24576

序号

模型名称

1*64GB

1*32GB

1

qwen1.5-7b

49152

16384

2

qwen-7b

49152

16384

3

llama3-8b

98304

32768

4

llama2-7b

126976

16384

5

chatglm3-6b

126976

65536

6

chatglm2-6b

126976

65536

序号

模型名称

1*64GB

2*32GB

1

qwen1.5-14b

24576

24576

2

qwen-14b

24576

24576

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llama2-13b

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说明:机器型号规格以卡数*显存大小为单位,如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。

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