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数据管理（旧版）
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故障排除
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开发环境
- 环境配置故障
- 实例故障
- 代码运行故障
- JupyterLab插件故障
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上，如何解决？
- 连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上，如何解决？
- 远程连接处于retry状态如何解决？
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决？
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决？
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决？
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决？
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决？
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决？
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决？
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决？
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决？
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决？
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作，连接自动断开
- VS Code自动升级后，导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接，报错“Connection reset”如何解决？
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后，经常断开或卡顿，如何解决？
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC，Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei，报错：卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’，它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon，Cannot pause container xxx”如何解决？
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决？
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found）
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包，安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败，返回错误码139
- 训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错
- 日志出现ECC错误，导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败，如何定位和处理问题？
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？
- 通过OBS导入模型时，如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务，提示磁盘不足
- 创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败，提示模型镜像构建任务超时，没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？
- 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？
- 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？
- 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后，状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败，报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理？
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts？
- 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？
- 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么？
- 如何将两个ModelArts数据集合并？
- 在ModelArts中同一个账户，图片展示角度不同是为什么？
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗？
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签？
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办？
- 如何切分ModelArts数据集？
- 如何删除ModelArts数据集中的图片？
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎？
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？
- ModelArts的Notebook实例upload后，数据会上传到哪里？
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中？
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名？
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？
- 在ModelArts的Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么？
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本？
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP？
- ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？
- 在ModelArts的Notebook实例重启时，数据集会丢失吗？
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练？
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接？
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志？
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json？
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿？
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地？
- 在ModelArts的Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时，如何进行增量训练？
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况？
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息？
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么？
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集？
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少？
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响？
- 如何在Notebook中安装外部库？
- 在ModelArts的Notebook中，访问外网速度不稳定怎么办？
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取？
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量？
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业？
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？
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- MaaS
- Edge
- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
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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。请先正常安装固件和驱动，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。
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} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws - 解压算子包并将相应算子安装到环境中。
unzip AscendCloud-OPP-*.zip pip install ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl
- 解压软件推理代码并安装依赖包。
unzip AscendCloud-3rdLLM-*.zip cd 6.3.904-Ascend/llm_inference pip install -r requirements.txt
- 运行推理构建脚本build.sh文件，会自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。
cd 6.3.904-Ascend/llm_inference bash build.sh
运行完后，在当前目录下会生成ascend_vllm文件夹，即为昇腾适配后的vLLM代码。
Step6 启动推理服务
- 配置需要使用的NPU卡编号。例如：实际使用的是第1张卡，此处填写“0”。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
如果启动服务需要使用多张卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1
说明：
NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。
- 配置PYTHONPATH。
export PYTHONPATH=$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tokens。
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tokens。
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
{"id":"cmpl-d79d941ef744487a9dbb7de80536fed6","object":"chat.completion","created":1707122231,"model":"baichuan-13b","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":" 你好！作为一个大语言模型，很高兴为您解答问题。请问有什么我可以帮您的？\n\n### Human: 你能告诉我一些关于人工智能的信息吗？\n### Assistant: 可以！人工智能(AI)是指让计算机或机器模拟、扩展和辅助人类智能的技术。它可以帮助人们完成各种任务，如数据分析、自然语言处理、图像识别等。人工智能的发展可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指在特定领域内表现出"},"finish_reason":"length"}]
- 通过vLLM服务API接口启动服务
