部署推理服务
本章节介绍如何启动推理服务。
前提条件
- 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。
- 确保容器可以访问公网。
Step1 检查环境
- 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NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。
- 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
- 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}
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。
- 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 进入容器并安装依赖软件
- 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 - 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} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws - 解压算子包并将相应算子安装到环境中。
unzip AscendCloud-OPP-*.zip pip install ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl
- 解压软件推理代码并安装依赖包。
unzip AscendCloud-3rdLLM-*.zip cd 6.3.904-Ascend/llm_inference pip install -r requirements.txt
- 运行推理构建脚本build.sh文件，会自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。
cd 6.3.904-Ascend/llm_inference bash build.sh
运行完后，在当前目录下会生成ascend_vllm文件夹，即为昇腾适配后的vLLM代码。
Step6 启动推理服务
- 配置需要使用的NPU卡编号。例如：实际使用的是第1张卡，此处填写“0”。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
如果启动服务需要使用多张卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1
NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。
- 配置PYTHONPATH。
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${vllm_path}${vllm_path} 填写ascend_vllm文件夹绝对路径。
- 高阶配置（可选）。
- 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。
- 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。
- 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。
- 词表切分。
- 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。
- 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 ${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step3 上传权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。
- --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
- --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下，例如：${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。
- --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，baichuan-13b必须增加此项。
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)
使用命令测试推理服务是否正常启动。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
curl -X POST http://${docker_ip}:8080/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "你是谁？", "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }'服务的API与vLLM官网相同：https://github.com/vllm-project/vllm。此处介绍关键参数。
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
prompt
是
-
Str
请求输入的问题。
max_tokens
否
16
Int
每个输出序列要生成的最大tokens数量。
top_k
否
-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
否
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toekns。
temperature
否
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
否
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
否
False
Bool
是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。
查看返回是否符合预期
{"text":["你是谁？\n你是一个大语言模型，是由百川智能的工程师们创造，我可以和人类进行自然交流、解答问题、协助创作，帮助大众轻松、普惠的获得世界知识和专业服务。如果你有任何问题，可以随时向我提问"]} - 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 ${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step3 上传权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。
- --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
- --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下，例如：${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。
- --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，和Step4 启动容器镜像中设置的端口保持一致，否则不能在容器外访问推理服务。
- --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，baichuan-13b必须增加此项。
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)
使用命令测试推理服务是否正常启动。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址，${model_name}请替换为实际使用的模型名称。
curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "${model_name}", "messages": [ { "role": "user", "content": "你是谁？" } ], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }'服务的API与vLLM官网相同：https://github.com/vllm-project/vllm。此处介绍关键参数。
表2 请求服务参数说明 参数
是否必选
默认值
参数类型
描述
model
是
-
Str
模型名称，参数--served-model-name的值。
messages
是
-
LIst
请求输入的问题。
max_tokens
否
16
Int
每个输出序列要生成的最大tokens数量。
top_k
否
-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
否
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toekns。
temperature
否
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。
ignore_eos
否
False
Bool
是否忽略EOS tokens并继续生成EOS tokens后的tokens。False表示不忽略。
stream
否
False
Bool
是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。
查看返回是否符合预期
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- 通过vLLM服务API接口启动服务
