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在Notebook调试环境中部署推理服务

更新时间:2025-02-06 GMT+08:00
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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

将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。
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)
实际操作如下图所示。
图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例

Step3 启动推理服务

  1. 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
    说明:
    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
  2. 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。

    若要开启图模式,请配置以下4个环境变量,并且启动服务时不要添加enforce-eager参数。

    export INFER_MODE=PTA  # 开启PTA模式,若不使用图模式,请关闭该环境变量
    export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1   # 开启动态分档功能
    export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32    # 设置动态分档的挡位,根据实际情况设置,另外请不要设置挡位1
    export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900    # 设置vllm请求超时时间

    图模式主要针对小模型的场景,可减少算子下发的瓶颈,目前仅针对Qwen2-1.5B进行验证。

    开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外,当启动服务时的模型或者参数发生改变时,请删除.torchair_cache文件夹,避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。

  3. 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。
  4. 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
    说明:

    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awqsmoothquant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)

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
     }'
服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html
表1 请求服务参数说明

参数

是否必选

默认值

参数类型

描述

model

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

-

Str

请求输入的问题。

max_tokens

16

Int

每个输出序列要生成的最大tokens数量。

top_k

-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

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

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

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

False

Bool

是否开启流式推理。默认为False,表示不开启流式推理。

n

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

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

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

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

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

False

Bool

ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。

guided_json

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,必选属性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\"}}}"
}'

Step5 推理性能和精度测试

推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试推理精度测试

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