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更新时间:2024-12-17 GMT+08:00
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Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导(6.3.909)

Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。

本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。

表1 环境要求

名称

版本

PyTorch

pytorch_2.1.0

驱动

23.0.6

获取镜像

分类

名称

获取路径

插件代码包

AscendCloud-6.3.909-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip,AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip

说明:

包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。

获取路径:Support-E

说明:

如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

基础镜像

西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_2_ascend:pytorch_2.2.0-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2406-aarch64-snt9b-20240910150953-6faa0ed

从SWR拉取。

约束限制

  • 推理需要单机单卡。
  • 确保容器可以访问公网。

Step1 检查环境

  1. 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。

    购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。

    当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据

  2. SSH登录机器后,检查NPU卡状态。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。

  3. 检查是否安装docker。
    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
  4. 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 启动镜像

  1. 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取镜像
    docker pull {image_url}
  2. 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。
    docker run -itd --net=host \
    --device=/dev/davinci0 \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/devmm_svm \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    --shm-size=32g \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /var/log/npu/:/usr/slog \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
    --name ${container_name} \
    ${image_id}  \
    /bin/bash

    参数说明:

    • device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,示例中挂载了1张卡davinci0。
    • ${work_dir}:${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文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
    • shm-size:共享内存大小。
    • ${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。
    • ${image_id}:镜像ID,通过docker images查看刚拉取的镜像ID。
    • 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。
    • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
    • 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
  3. 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户,后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。
    docker exec -it ${container_name} bash

Step3 准备推理环境

  1. 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat,或将您已下载的权重文件上传到容器工作目录${container_work_dir}中。
    # 模型结构如下:
    Qwen-VL-Chat/
    ├── config.json
    ├── configuration_qwen.py
    ├── generation_config.jsons
    ├── modeling_qwen.py
    ├── pytorch_model-00001-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00002-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00003-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00004-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00005-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00006-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00007-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00008-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00009-of-00010.bin
    ├── pytorch_model-00010-of-00010.bin
    ├── pytorch_model.bin.index.json
    ├── qwen_generation_utils.py
    ├── qwen.tiktoken
    ├── README.md
    ├── SimSun.ttf
    ├── tokenization_qwen.py
    ├── tokenizer_config.json
    └── visual.py
  2. 赋予容器访问权重文件的权限。上传文件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
  3. 在容器中解压代码包并执行Qwen-VL安装脚本。
    # 解压代码包
    unzip AscendCloud-AIGC-6.3.909-*.zip
    rm -rf AscendCloud-AIGC-6.3.909-*
    # 执行安装脚本
    # model_path 配置为Qwen-VL的权重路径,例:/home/ma-user/Qwen-VL-Chat
    git config --global http.sslVerify false
    bash multimodal_algorithm/QwenVL/6d0ab0efd0a/qwen_vl_install.sh {model_path}
    # 执行完成后,代码路径为ModelZoo-PyTorch/PyTorch/built-in/mlm/Qwen-VL
    # 安装bc命令
    sudo yum install -y bc
    
    #安装cann ops算子
    unzip AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip
    pip install ascend_cloud_ops_cann-xx.whl
    pip install ascend_cloud_ops_atb-xx.whl

Step4 开始推理

在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test,将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中,执行如下命令,运行推理脚本。

bash infer_demo.sh

推理结果如下所示:

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