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开发环境
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
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- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
- 历史文档待下线
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- 文档下载
- 通用参考
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PD分离部署使用说明
什么是PD分离部署
大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段:
PD分离部署场景下,大模型推理的Prefill阶段(全量推理)和Decode阶段(全量推理)分别实例化部署在不同的推理卡资源上同时进行推理,用于提高资源利用效率。
PD分离结合Prefill阶段的计算密集型特性,以及Decode阶段的访存密集型特性,通过调节PD节点数量配比来提升Decode节点的batch size来充分发挥NPU卡的算力,进而提升集群整体吞吐。
此外,在Decode平均低时延约束场景,PD分离相比PD混合部署,更加能够发挥性能优势。
- 步骤二:启动全量推理实例:必须为NPU实例,用于启动全量推理服务,负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。
- 步骤三:启动增量推理实例:必须为NPU实例,用于启动增量推理服务,负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。
- 步骤四:启动scheduler实例:可为CPU实例,用于启动api-server服务,负责接收推理请求,向全量或增量推理实例分发请求,收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源,建议增加1个容器,也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
约束限制
- 全量和增量节点的local rank table必须一一对应。
- 全量和增量节点不能使用同一个端口。
- scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089;端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致,否则会报错。
- 确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅,检查代理设置例如no_proxy环境变量,避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。
前提条件
已完成推理环境镜像制作,具体参见准备推理环境。
步骤一:生成ranktable
介绍如何生成ranktable,以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。
- 配置tools工具根目录环境变量
使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量:
export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
其中,${root_path_of_AscendCloud-LLM}为AscendCloud-LLM包解压后的根路径。
当使用昇腾云的官方指导文档制作推理镜像时,可直接基于该固定路径配置环境变量:
export LLM_TOOLS_PATH=/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools
- 获取每台机器的rank_table
在每个机器生成global rank_table信息与local rank_table信息。
python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools.py --mode gen --prefill-server-list 4,5 --decode-server-list 6,7 --api-server --save-dir ./save_dir
执行后,会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件;如果指定了--api-server,还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。
./save_dir生成ranktable文件如下(假设本地主机ip为10.**.**.18)。
global_ranktable_10.**.**.18.json # global rank_table local_ranktable_10.**.**.18_45.json # 全量节点local rank_table local_ranktable_10.**.**.18_67.json # 增量节点local rank_table local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server
如果要启动多P多D服务,则需要修改--prefill-server-list和--decode-server-list参数,每个实例之间用空格隔开,例如2p2d-tp2:
python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools.py --mode gen --prefill-server-list 0,1 2,3 --decode-server-list 4,5 6,7 --api-server --save-dir ./save_dir
- 合并不同机器的global rank_table(可选)
如果分离部署在多台机器,获取每台机器的rank_table后,合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。
python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools.py --mode merge --global-ranktable-list ./ranktable/global_ranktable_0.0,0,0.json ./ranktable/global_ranktable_1.1.1.1.json --save-dir ./save_dir
- pd_ranktable_tools.py的入参说明如下。
- --mode:脚本的处理模式,可选值为gen或者merge。gen模式表示生成rank_table文件,merge模式表示合并global rank_table文件。
- --save-dir:保存生成的rank_table文件的根目录,默认为当前目录。
- --api-server:仅在gen模式有效,可选输入,当存在该输入时,表示分离部署的服务入口在该机器。注意,在多台机器启动分离部署时,只能有一台机器存在服务入口。当存在该输入时,会生成local_ranktable_xx_host.json文件,用于在启动推理服务时确定服务入口实例。
- --prefill-server-list:仅在gen模式有效,可选输入,后续入参表示若干个vllm全量实例,使用空格隔开,每个vllm实例的数字表示使用的昇腾卡device_id,使用多个昇腾卡时,device_id之间使用英文逗号`,`分隔开。当存在该输入时,会生成对应全量实例个数的local_ranktable_xx_yy.json文件,用于在启动推理服务时确定全量实例。
- --decode-server-list:仅在gen模式有效,可选输入,后续入参表示若干个vllm增量实例,使用空格隔开,每个vllm实例的数字表示使用的昇腾卡device_id,使用多个昇腾卡时,device_id之间使用英文逗号`,`分隔开。当存在该输入时,会生成对应增量实例个数的local_ranktable_xx_yy.json文件,用于在启动推理服务时确定增量实例。
- --global-ranktable-list:仅在merge模式有效,必选输入,后续入参表示需要合并的global rank_table,使用空格分隔开。
合并不同机器的global rank_table后,会生成新合并的global_ranktable_merge.json文件。
- global_rank_table.json格式说明
server_group_list的长度必须为3,第一个元素(group_id="0")代表Scheduler实例的ip信息,只能有一个实例。
第二个元素(group_id="1")代表全量实例信息,长度即为全量实例个数。其中需要配置每个全量实例的ip信息以及使用的device信息。rank_id为逻辑卡号,必然从0开始计算,device_id为物理卡号,device_ip则通过上面的hccn_tool获取。
第三个元素(group_id="2")代表增量实例信息,长度即为增量实例个数。其余信息和全量类似。
global_rank_table.json具体示例如下:{ "version": "1.0", "status": "completed", "server_group_list": [ { "group_id": "0", "server_count": "1", "server_list": [ { "server_id": "localhost", "server_ip": "localhost" } ] }, { "group_id": "1", "server_count": "1", "server_list": [ { "server_id": "localhost", "server_ip": "localhost", "device": [ { "device_id": "4", "device_ip": "10.**.**.22", "rank_id": "0" }, { "device_id": "5", "device_ip": "10.**.**.23", "rank_id": "1" } ] } ] }, { "group_id": "2", "server_count": "1", "server_list": [ { "server_id": "localhost", "server_ip": "localhost", "device": [ { "device_id": "6", "device_ip": "29.**.**.56", "rank_id": "0" }, { "device_id": "7", "device_ip": "29.**.**.72", "rank_id": "1" } ] } ] } ] } ```
- local_rank_table.json格式说明
每个全量/增量实例都需要local_rank_table.json。下面以某一个增量实例为例,需要和global_rank_table.json中的增量信息完全对应,group_id为0。
``` { "version": "1.0", "status": "completed", "group_id": "0", "server_count": "1", "server_list": [ { "server_id": "localhost", "server_ip": "localhost", "device": [ { "device_id": "6", "device_ip": "29.**.**.56", "rank_id": "0" }, { "device_id": "7", "device_ip": "29.**.**.72", "rank_id": "1" } ] } ] } ```
步骤二:启动全量推理实例
以下介绍如何启动全量推理实例。
- 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。
docker run -itd \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_work_dir} \ --net=host \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash
参数说明:
- --device=/dev/davinci0,..., --device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了2张卡davinci4、davinci5。
- -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
- 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。
- 如果需要多个全量实例,每个全量都需要启动一个容器,只挂载对应的NPU
- --name ${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} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。
- 进入容器。
docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
- 启动全量推理实例,命令如下。
export GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH=global_ranktable_10.**.**.18.json export RANK_TABLE_FILE_PATH=local_rank_table_10.**.**.18_45.json export NODE_PORTS=8088,8089 export USE_OPENAI=1 sh AscendCloud-LLM/llm_tools/PD_separate/start_servers.sh \ --model=${model} \ --tensor-parallel-size=2 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-seqs=256 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8088 \ --served-model-name ${served-model-name}
其中环境变量说明如下:
- GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH:global rank_table的路径,必选。不同实例类型的global rank_table均一致。
- RANK_TABLE_FILE_PATH:local rank_table的路径,必选。当实例类型为全量推理实例或者增量推理实例,local rank_table配置local_ranktable_xx_yy.json文件,其中xx表示当前实例的IP地址,yy表示当前实例使用的device_id信息;当实例类型为服务入口实例,local rank_table配置local_ranktable_xx_host.json文件,其中xx表示当前实例的IP地址。
- NODE_PORTS:仅在服务入口实例生效,用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务,并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。
- USE_OPENAI:仅在服务入口实例生效,用于配置api-server服务是否使用openai服务,默认为1。当配置为1时,启动服务为openai服务;当配置为0时,启动服务为vllm服务。
其中常见的参数如下:
- --host:服务部署的IP
- --port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号
- --model:HuggingFace下载的官方权重
- --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
- --max-model-len:模型能处理的请求输入+输出的token长度
- --max-num-batched-tokens:最多会使用多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192
- --tensor-parallel-size:模型并行数量
- --served-model-name:OpenAI服务的model入参名称,仅在环境变量USE_OPENAI=1时生效。
- --quantization:如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考量化章节对模型做量化处理。
- --prefill-batching-policy:针对PD分离场景下的P实例调度策略选择,支持fcfs(先来先服务,vllm默认)及gtsf(Group Time Short First,组内等待时间最短优先)两种策略,若负载比较高且请求长度差异大可以选择gtsf进行尝试。
参数定义和使用方式与vLLM0.6.3版本一致,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。
步骤三:启动增量推理实例
- 启动增量推理容器
启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。
docker run -itd \ --device=/dev/davinci6 \ --device=/dev/davinci7 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_work_dir} \ --net=host \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash
参数说明:
- --device=/dev/davinci0,..., --device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了2张卡davinci6、davinci7。
- -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
说明:
- 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。
- 如果需要多个增量实例,每个增量都需要启动一个容器,只挂载对应的NPU
- --name ${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} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。
- 进入容器
docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
- 启动增量推理实例,命令如下。
export GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH=global_ranktable_10.**.**.18.json export RANK_TABLE_FILE_PATH=local_rank_table_10.**.**.18_67.json export NODE_PORTS=8088,8089 export USE_OPENAI=1 sh AscendCloud-LLM/llm_tools/PD_separate/start_servers.sh \ --model=${model} \ --tensor-parallel-size=2 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-seqs=256 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8089 \ --served-model-name ${served-model-name}
其中环境变量说明如下:
- GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH:global rank_table的路径,必选。不同实例类型的global rank_table均一致。
- RANK_TABLE_FILE_PATH:local rank_table的路径,必选。当实例类型为全量推理实例或者增量推理实例,local rank_table配置local_ranktable_xx_yy.json文件,其中xx表示当前实例的IP地址,yy表示当前实例使用的device_id信息;当实例类型为服务入口实例,local rank_table配置local_ranktable_xx_host.json文件,其中xx表示当前实例的IP地址。
- NODE_PORTS:仅在服务入口实例生效,用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量/增量推理实例启动的--port参数相关,--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务,并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用,(英文逗号)分隔开作为该环境变量的输入。
- USE_OPENAI:仅在服务入口实例生效,用于配置api-server服务是否使用openai服务,默认为1。当配置为1时,启动服务为openai服务;当配置为0时,启动服务为vllm服务。
其中常见的参数如下:
- --host:服务部署的IP地址
- --port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号
- --model:HuggingFace下载的官方权重
- --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
- --max-model-len:模型能处理的请求输入+输出的token长度
- --max-num-batched-tokens:最多会使用多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192
- --tensor-parallel-size:模型并行数量
- --served-model-name:OpenAI服务的model入参名称,仅在环境变量USE_OPENAI=1时生效。
- --quantization:如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考量化章节对模型做量化处理。
步骤四:启动scheduler实例
建议在PD服务(即全量推理和增量推理服务)启动后,再启动scheduler服务。
- 启动scheduler容器。启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。
docker run -itd \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_work_dir} \ --net=host \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash
参数说明:
- --device=/dev/davinci0,..., --device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了0张卡。
- -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
说明:
- 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。
- --name ${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} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。
- 进入容器。
docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
- 启动scheduler实例,命令如下。
export GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH=global_ranktable_10.**.**.18.json export RANK_TABLE_FILE_PATH=local_rank_table_10.**.**.18_host.json export NODE_PORTS=8088,8089 export USE_OPENAI=1 export no_proxy=localhost,127.0.0.1,10.**.**.18 sh AscendCloud-LLM/llm_tools/PD_separate/start_servers.sh \ --model=${model} \ --tensor-parallel-size=2 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-seqs=256 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --host=0.0.0.0 \ --port=9000 \ --served-model-name ${served-model-name} # 当前schduler端口port对外提供推理服务,故使用该端口进行性能验证和精度对齐
其中环境变量说明如下:
- GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH:global rank_table的路径,必选。不同实例类型的global rank_table均一致。
- NODE_PORTS:仅在服务入口实例生效,用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量/增量推理实例启动的--port参数相关,--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务,并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对外服务端口,而8088、8089则为scheduler调度推理服务端口。
- USE_OPENAI:仅在服务入口实例生效,用于配置api-server服务是否使用openai服务,默认为1。当配置为1时,启动服务为openai服务;当配置为0时,启动服务为vllm服务。
- no_proxy:可选,避免scheduler实例和P、D实例之间访问时走不必要的网关。
其中常见的参数如下,
- --host:服务部署的IP
- --port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
- --model:HuggingFace下载的官方权重
- --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
- --max-model-len:模型能处理的请求输入+输出的token长度
- --max-num-batched-tokens: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
- --tensor-parallel-size:模型并行数量
- --served-model-name:openai服务的model入参名称,仅在环境变量USE_OPENAI=1时候生效。
- --quantization:如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考量化章节对模型做量化处理。
- --prefill-routing-policy:全量节点路由策略,支持RoundRobin(轮询,默认)、FreeKVFirst(优先调度到空闲KV最多的节点)、BLB(优先调度到排队请求数量最少的节点)三种。