场景介绍
方案概览
本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
约束限制
- 推理部署使用的服务框架是vLLM（官网地址：https://github.com/vllm-project/vllm/tree/v0.3.2，版本：v0.3.2）。
- 仅支持FP16和BF16数据类型推理。
- 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2，驱动版本是23.0.5。
- 本案例仅支持在专属资源池上运行。
支持的模型列表
本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。
|
序号 |
支持模型 |
支持模型参数量 |
开源权重获取地址 |
|---|---|---|---|
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1 |
Llama |
llama-7b |
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2 |
llama-13b |
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3 |
llama-65b |
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4 |
Llama2- |
llama2-7b |
|
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5 |
llama2-13b |
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6 |
llama2-70b |
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7 |
Llama3 |
llama3-8b |
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8 |
llama3-70b |
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9 |
Yi |
yi-6b |
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10 |
yi-9b |
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11 |
yi-34b |
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12 |
Deepseek |
deepseek-llm-7b |
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13 |
deepseek-coder-instruct-33b |
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct |
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14 |
deepseek-llm-67b |
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15 |
Qwen |
qwen-7b |
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16 |
qwen-14b |
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17 |
qwen-72b |
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18 |
Qwen1.5 |
qwen1.5-0.5b |
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19 |
qwen1.5-7b |
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20 |
qwen1.5-1.8b |
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21 |
qwen1.5-14b |
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22 |
qwen1.5-32b |
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23 |
qwen1.5-72b |
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24 |
qwen1.5-110b |
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25 |
Baichuan |
baichuan2-7b |
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26 |
baichuan2-13b |
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27 |
ChatGLMv2 |
chatglm2-6b |
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28 |
chatglm3-6b |
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29 |
Gemma |
gemma-2b |
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30 |
gemma-7b |
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31 |
Mistral |
mistral-7b |
操作流程
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阶段 |
任务 |
说明 |
|---|---|---|
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准备工作 |
准备资源 |
本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 |
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准备权重 |
准备对应模型的权重文件。 |
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准备代码 |
准备AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip和AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip。 |
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准备镜像 |
准备推理模型适用的容器镜像。 |
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准备Notebook |
本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 |
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部署推理服务 |
在Notebook调试环境中部署推理服务 |
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 |
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在推理生产环境中部署推理服务 |
介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 |
