在推理生产环境中部署推理服务

本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。

Step1 准备模型文件和权重文件

在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

模型权重文件获取地址请参见表1。

若需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换，并将转换后的权重上传至OBS中。
推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。

图1 准备模型文件和权重文件

创建推理脚本文件run_vllm.sh
run_vllm.sh脚本示例如下。
- 通过vLLM服务API接口启动服务
```
source /home/ma-user/.bashrc
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}
python -m vllm.entrypoints.api_server --model="${model_path}" \
--ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
--ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \
--max-num-seqs=256 \
--max-model-len=4096 \
--max-num-batched-tokens=4096 \
--dtype=float16 \
--tensor-parallel-size=1 \
--block-size=128 \
--host=0.0.0.0 \
--port=8080 \
--gpu-memory-utilization=0.9 \
--trust-remote-code 
```
- 通过OpenAI服务API接口启动服务
```
source /home/ma-user/.bashrc
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}
python -m vllm.entrypoints.oepnai.api_server --model="${model_path}" \
--ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
--ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \
--max-num-seqs=256 \
--max-model-len=4096 \
--max-num-batched-tokens=4096 \
--dtype=float16 \
--tensor-parallel-size=1 \
--block-size=128 \
--host=0.0.0.0 \
--port=8080 \
--gpu-memory-utilization=0.9 \
--trust-remote-code
```
  参数说明：
  - ${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}：使用的NPU卡，单卡设为0即可，4卡可设为0,1,2,3。
  - ${model_path}：模型路径，填写为/home/mind/model/权重文件夹名称，如：home/mind/model/chatglm3-6b。
  - --tensor-parallel-size：并行卡数。
  - --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。
  - --port：服务部署的端口8080。
  - --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。
  - --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。
  - --dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。
  - 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。
  - hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。
  高阶参数说明：
  - --enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。
  - --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq或smoothquant方式。
  - --speculative-model ${container_draft_model_path}：投机草稿模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。投机草稿模型为与--model入参同系列，但是权重参数远小于--model指定的模型。若未使用投机推理功能，则无需配置。
  - --num-speculative-tokens：投机推理小模型每次推理的token数。若未使用投机推理功能，则无需配置。参数--num-speculative-tokens需要和--speculative-model ${container_draft_model_path}同时使用。
  可在run_vllm.sh增加如下环境变量开启高阶配置：
```
export DEFER_DECODE=1 
# 是否使用推理与Token解码并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。开启该功能会略微增加首Token时间，但可以提升推理吞吐量。

export DEFER_MS=10
# 延迟解码时间，默认值为10，单位为ms。将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。

export USE_VOCAB_PARALLEL=1
# 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。
```

Step2 部署模型

在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。

登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。
图2 创建AI应用
设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
- 根据需要自定义应用的名称和版本。
- 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
- 系统运行架构选择“ARM”。
图3 设置AI应用
单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
图4 创建完成

若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。

Step3 部署在线服务

将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。

在ModelArts控制台中，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。
图5 部署在线服务
设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。
图6 部署在线服务-专属资源池
单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
图7 服务部署完成