准备镜像
准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。
镜像版本
本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
|
镜像用途 |
镜像地址 |
配套版本 |
|---|---|---|
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基础镜像 |
swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 |
CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 |
Step1 创建ECS
下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。
Step2 安装Docker
- 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
- 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
Step3 创建镜像组织
在SWR服务页面创建镜像组织。
Step4 在ECS中Docker登录
在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
Step5 获取推理基础镜像
建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参考镜像版本。
docker pull {image_url}
Step6 构建ModelArts Standard推理镜像
获取模型软件包和依赖包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
在ModelArts官方提供的基础镜像上，构建一个用于ModelArts Standard推理部署的镜像。
在模型软件包和依赖包的同层目录下，创建并编辑Dockerfile。
vim Dockerfile
Dockerfile内容如下：
FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 USER root COPY AscendCloud-*.zip /home/ma-user/ RUN unzip -o /home/ma-user/AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip RUN unzip -o /home/ma-user/AscendCloud-OPP-6.3.905-*.zip RUN chmod 755 /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install -r /home/ma-user/llm_inference/requirements.txt RUN chmod -R 755 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh
构建镜像。
docker build -t swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/<组织名称>/<镜像名称>:<tag> .
参数说明：
- <组织名称>：Step3中创建的组织名称。
- <镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：llama_ascend_pytorch_2_1:0.5.3
示例：
docker build -t swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME/llama_ascend_pytorch_2_1:0.5.3
打印如下信息，表示构建镜像成功。
Step7 上传镜像
在ECS服务器中输入Step4登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR。
docker push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/<组织名称>/<镜像名称>:<tag>
参数说明：
- <组织名称>：Step3中创建的组织名称。
- <镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：llama_ascend_pytorch_2_1:0.5.3
示例：
docker push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME/llama_ascend_pytorch_2_1:0.5.3
打印如下信息，表示上传镜像成功。
Step8 注册镜像
镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。
在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，架构选择ARM，类型选择CPU和ASCEND。
Step9 构建推理代码
提前在ECS中构建推理代码，用于后续在推理生产环境中部署推理服务。
执行GIT安装命令。
sudo yum update sudo yum install git
解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。
unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip
运行推理构建脚本build.sh文件，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。
将生成的ascend_vllm文件夹从ECS中取出并上传至OBS中。
