在Notebook调试环境中部署推理服务
在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。
Step1 准备Notebook
参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。
Step2 准备权重文件
import moxing as mox
obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
local_dir = "/home/ma-user/work/qwen-14b"
mox.file.copy_parallel(obs_dir, local_dir)
Step3 启动推理服务
- 配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如：实际使用的是容器中第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，则按容器中的卡号依次编排。例如：实际使用的是容器中第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
通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。图2 查询结果
- 配置环境变量。
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，使得本次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。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式；默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型和Qwen2-57b模型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。
- 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。
- 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。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
- 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务
在llm_inference/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。
（1）非多模态
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code（2）llava多模态
export VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT=100 export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=600 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --image-input-type pixel_values \ --image-token-id 32000 \ --image-input-shape 1,3,336,336 \ --image-feature-size 576 \ --chat-template examples/template_llava.jinja \ --dtype bfloat16 \ --served-model-name llava \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code多模态推理服务参数说明如下：
- VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT图片下载时间环境变量。
- VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。
- PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False；llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展；开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。
- --image-input-type：图像输入模式，pixel_values and image_features; 当前流程以pixel_values为例。具体使用方式见vllm官网。
- --image-token-id：LLM模型图像输入占位input id，llava-1.5是32000，llava-v1.6是64000；格式如
[1, 32000, ..., 32000, 29871, 13, 11889, 29901, 1724, 29915, 29879, 278, 2793, 310, 278, 1967, 29973, 13, 22933, 9047, 13566, 29901]，当前例子中一共576个32000，后面id则为prompt id。
- --image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。
- --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=576 672*672图像 ==(672/14=48)>> 48*48=2304 【llava1.6】 336*336图像 ==(1个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+2个336*336 ==(336/14=24)>> 336/14+2*24*24=1176 672*672图像 ==(4个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>> 672/14+5*24*24=2928
- --chat-template：llava对话构建模板。
- 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务
在llm_inference/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 ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
推理服务基础参数说明如下：- -model ${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。
- --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
- --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下，例如：${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。不同模型推理支持的max-model-len长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。
- --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。
如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定dtype，使用开源权重默认的dtype。
- --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。
- --distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。
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，如果未使用量化功能，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。如果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。如果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。
- --num-speculative-tokens：投机推理小模型每次推理的token数。如果未使用投机推理功能，则无需配置。参数--num-speculative-tokens需要和--speculative-model ${container_draft_model_path}同时使用。
- --use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，如果不使用该功能，则无需配置。注意：如果使用投机推理功能，必须开启此参数。
- --served-model-name：vllm服务后台id。
服务启动后，会打印如下类似信息。
server launch time cost: 15.443044185638428 s INFO: Started server process [2878] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)
- 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务
Step4 请求推理服务
另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。
使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。
- 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数，${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致，如果使用了served-model-name参数，${container_model_path}请替换为实际使用的模型名称。
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "${container_model_path}", "messages": [ { "role": "user", "content": "hello" } ], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' - 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。下面以Llama系列模型采样方式支持presence_penalty参数的发送请求为例。
curl -X POST http://localhost:8080/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "hello", "max_tokens": 100, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "presence_penalty":2 }'下面以Llama系列模型采样方式支持length_penalty参数的发送请求为例。
curl -X POST http://localhost:8080/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "hello", "max_tokens": 100, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "top_k": -1, "use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }'
|
参数 |
是否必选 |
默认值 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|---|
|
model |
是 |
无 |
Str |
通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时，推理请求不涉及此参数。 |
|
prompt |
是 |
- |
Str |
请求输入的问题。 |
|
max_tokens |
否 |
16 |
Int |
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 |
|
top_k |
否 |
-1 |
Int |
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 |
|
top_p |
否 |
1.0 |
Float |
控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 |
|
temperature |
否 |
1.0 |
Float |
控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 |
|
stop |
否 |
None |
None/Str/List |
用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 |
|
stream |
否 |
False |
Bool |
是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 |
|
n |
否 |
1 |
Int |
返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
说明：
n建议取值不超过10，n值过大会导致性能劣化，显存不足时，推理请求会失败。 |
|
use_beam_search |
否 |
False |
Bool |
是否使用beam_search替换采样。 约束与限制：使用该参数时，如下参数需按要求设置： n>1 top_p = 1.0 top_k = -1 temperature = 0.0 |
|
presence_penalty |
否 |
0.0 |
Float |
presence_penalty表示会根据当前生成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 |
|
frequency_penalty |
否 |
0.0 |
Float |
frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 |
|
length_penalty |
否 |
1.0 |
Float |
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1 "use_beam_search":true "best_of":2 |
|
ignore_eos |
否 |
False |
Bool |
ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 |
|
guided_json |
否 |
None |
Union[str, dict, BaseModel] |
使用openai启动服务，如果需要使用JSON Schema时要配置guided_json参数。 JSON Schema使用专门的关键字来描述数据结构，例如标题title、 类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured Text Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。
图3 guided_json样例
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "${container_model_path}",
"prompt": "Meet our valorous character, named Knight, who has reached the age of 32. Clad in impenetrable plate armor, Knight is well-prepared for any battle. Armed with a trusty sword and boasting a strength score of 90, this character stands as a formidable warrior on the field.Please provide details for this character, including their Name, Age, preferred Armor, Weapon, and Strength",
"max_tokens": 200,
"temperature": 0,
"guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\", \"properties\": {\"name\": {\"title\": \"Name\", \"maxLength\": 10, \"type\": \"string\"}, \"age\": {\"title\": \"Age\", \"type\": \"integer\"}, \"armor\": {\"$ref\": \"#/definitions/Armor\"}, \"weapon\": {\"$ref\": \"#/definitions/Weapon\"}, \"strength\": {\"title\": \"Strength\", \"type\": \"integer\"}}, \"required\": [\"name\", \"age\", \"armor\", \"weapon\", \"strength\"], \"definitions\": {\"Armor\": {\"title\": \"Armor\", \"description\": \"An enumeration.\", \"enum\": [\"leather\", \"chainmail\", \"plate\"], \"type\": \"string\"}, \"Weapon\": {\"title\": \"Weapon\", \"description\": \"An enumeration.\", \"enum\": [\"sword\", \"axe\", \"mace\", \"spear\", \"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}"
}'
|
