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更新时间：2024-12-09 GMT+08:00
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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支持的模型列表和权重文件。
    • 如果需要部署量化模型，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。
    • 权重文件夹不要以"model"命名，如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。
  • 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见下文创建推理脚本文件run_vllm.sh的介绍。
  • 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。

  • 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务

    （1）非多模态

    source /home/ma-user/.bashrc
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}

python -m vllm.entrypoints.openai.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 \
--tensor-parallel-size=1 \
--block-size=128 \
--host=0.0.0.0 \
--port=8080 \
--gpu-memory-utilization=0.9 \
--trust-remote-code

    （2）llava多模态

    source /home/ma-user/.bashrc
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}

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 ${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 \
--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=0.0.0.0 \
--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 
    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 \
--tensor-parallel-size=1 \
--block-size=128 \
--host=0.0.0.0 \
--port=8080 \
--gpu-memory-utilization=0.9 \
--trust-remote-code

    推理服务基础参数说明如下：

    • ${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。

      /home/mind/model路径为推理平台固定路径，部署服务时会将Step1 准备模型文件和权重文件OBS路径下的文件传输至/home/mind/model路径下。

    • --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。
    • --host：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-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
    • --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。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。
    • --block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。
    • --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。
    • 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，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、smoothquant或者GPTQ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Step1 准备模型文件和权重文件上传的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。
    • --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。

    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。

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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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。
    首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。
    图4 创建完成

    如果权重文件大于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。

  1. 在ModelArts控制台，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
  2. 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
  3. 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

Step4 调用在线服务

进入在线服务详情页面，选择“预测”。

如果以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”即可看到预测结果。

图8 预测-vllm

如果以openai接口启动服务，设置请求路径：“/v1/completions”，输入预测代码“{"prompt": "你是谁","model": "${model_path}","max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。

图9 预测-openai

在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。

Step5 推理性能测试

推理性能测试操作请参见推理性能测试。

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