在推理生产环境中部署推理服务

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 ${model_path} \
  --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
  --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \
  --max-num-seqs=256 \
  --max-model-len=4096 \
  --max-num-batched-tokens=4096 \
  --tensor-parallel-size=1 \
  --block-size=128 \
  --host=${docker_ip} \
  --port=8080 \
  --gpu-memory-utilization=0.9 \
  --num-scheduler-steps=8 \
  --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
  # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True
  # 如果有涉及虚拟显存相关的报错，可设置为expandable_segments:False
  export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
  
  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_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 \
  --chat-template ${chat_template_path} \
  --dtype ${dtype} \
  --host=${docker_ip} \
  --port=${port} \
  --gpu-memory-utilization=0.9 \
  --trust-remote-code

  多模态推理服务启动模板参数说明如下：

  • 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:True；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。开启时可能提升模型性能。报错则关闭。
  • --chat-template：对话构建模板，可选参数。如：

    （1）llava chat-template：${vllm_path}/examples/template_llava.jinja

• 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 ${model_path} \
  --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
  --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \
  --max-num-seqs=256 \
  --max-model-len=4096 \
  --max-num-batched-tokens=4096 \
  --tensor-parallel-size=1 \
  --block-size=128 \
  --host=${docker_ip} \
  --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。
  • --num-scheduler-steps: 默认为1，推荐设置为8。用于mult-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启multi-step后，在流式返回中，会一次返回num-scheduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。
  • --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prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。

    export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1

  • 如果需要使用multi-lora特性；需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。

    --enable-lora \
    --lora-modules lora1=/path/to/lora/adapter1/ lora2=/path/to/lora/adapter2/ \
    --max-lora-rank=16 \
    --max-loras=32 \
    --max-cpu-loras=32

    --enable-lora表示开启lora挂载。

    --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。

    --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。

    --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。

    --max-cpu-loras要求配置和--max-loras相同。

    发请求时model指定为lora1或者lora2即为LoRA推理。

  • --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：

  1. 配置环境变量。

     export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1
     # PFA算子（全量prefill阶段的flash-attention）是否使用高精度模式；默认值为1表示开启。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，会影响首token时延增加5%~10%。
     
     export USE_IFA_HIGH_PRECISION_MODE=1
     # IFA算子（增量decode阶段的flash-attention）是否使用高精度模式；默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B、Qwen2-57b、Qwen2-72B，在长序列下需要开启，否则会有概率性精度异常；其他模型不建议开启，会影响增量时延增加5%~10%。
     
     export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1
     # 针对Qwen2-7B、Qwen2-72B模型，在开启prefix-caching时，需要同时使用带有prefix-caching的高精度attention算子避免精度异常。需要和prefix-caching特性一起使用，如果不使用prefix-caching特性则不配置该环境变量。

  2. 若要开启图模式，请配置以下5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    # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位)
     export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500    # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议调大为6000)
     export HCCL_OP_EXPANSION_MODE=AIV    #可选

     通过PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST设置动态分档位后，在PTA模式下，会根据服务启动时的max_num_seqs参数对档位进行调整，使得最终的最大档位为max_num_seqs，因此，请根据使用场景合理设置动态分档以及max_num_seqs参数，避免档位过大导致图编译错误。

     在MoE模型和小模型上推荐使用图模式部署，包括mixtral-8x7B、qwen2-57B、deepseek-v2-lite-16B、deepseek-v2-236B-W8A8；和Qwen2-1.5B、Qwen2-0.5B。当前MoE模型图模式启动不支持multi step。

     MoE模型依赖MindSpeed，当使用MoE模型推理时，需提前安装：

     git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git
     cd MindSpeed
     git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d #推荐commit
     pip install -e .

     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. 若要使用eagle投机，配置环境变量，使eagle投机对齐实验室版本实现。目前默认开启此模式，若不开启，目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。

     export EAGLE_USE_SAFE_AI_LAB_STYLE=1  # eagle投机对基于 https://github.com/SafeAILab/EAGLE/ 版本实现

     如果需要使用eagle投机推理功能，需要进入 lm_tools/spec_decode/EAGLE文件夹，使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为

     python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 大模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名

     具体可参考 8 eagle 投机小模型训练 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式

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。