使用LMDeploy部署Qwen模型推理服务

背景信息

LMDeploy

LMDeploy是一种用于压缩、部署和服务大语言模型（LLM）的工具包。主要表现在以下几个方面：

• 模型压缩与优化：LMDeploy可以对大语言模型进行权重量化和KV量化，减少模型大小和内存占用，同时通过各种优化手段（如张量并行、KV缓存等）提高模型推理的效率和吞吐量。

• 部署便捷性：LMDeploy支持将优化后的模型部署到多种环境，包括单机、多机、多GPU环境等，支持分布式部署，确保服务的可扩展性和高可用性。

• 服务管理：LMDeploy可以通过缓存技术减少重复计算，提高响应速度。

更多关于LMDeploy框架的信息，请参见LMDeploy GitHub代码库。

前提条件

• 已创建包含GPU节点的ACK集群Pro版，且集群版本为1.22及以上，GPU节点显存需为16GB及以上。具体操作，请参见创建ACK托管集群。

  建议GPU节点使用525版本驱动，您可以通过为GPU节点池添加标签ack.aliyun.com/nvidia-driver-version:525.105.17指定驱动版本为525.105.17。具体操作，请参见通过指定版本号自定义节点GPU驱动版本。

• 已安装最新版Arena客户端。具体操作，请参见配置Arena客户端。

步骤一：准备模型数据

本文以Qwen1.5-4B-Chat模型为例，演示如何下载模型、上传模型至OSS，以及在ACK集群中创建对应的存储卷PV和存储卷声明PVC。

如需上传模型至NAS，请参见使用NAS静态存储卷。

1. 下载模型文件。

   1. 执行以下命令，安装Git。

      # 可执行yum install git或apt install git安装。
      yum install git

   2. 执行以下命令，安装Git LFS（Large File Support）插件。

      # 可执行yum install git-lfs或apt install git-lfs安装。
      yum install git-lfs

   3. 执行以下命令，将ModelScope上的Qwen1.5-4B-Chat仓库克隆到本地。

      GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-4B-Chat.git

   4. 执行以下命令，进入Qwen1.5-4B-Chat目录，下载LFS管理的大文件。

      cd Qwen1.5-4B-Chat
      git lfs pull

2. 将下载的Qwen1.5-4B-Chat文件上传至OSS。

   1. 登录OSS控制台，查看并记录已创建的Bucket名称。

      如何创建Bucket，请参见创建存储空间。

   2. 安装和配置ossutil，用于管理OSS资源。具体操作，请参见安装ossutil。

   3. 执行以下命令，在OSS创建名为Qwen1.5-4B-Chat的目录。

      ossutil mkdir oss://<Your-Bucket-Name>/Qwen1.5-4B-Chat

   4. 执行以下命令，上传模型文件至OSS。

      ossutil cp -r ./Qwen1.5-4B-Chat oss://<Your-Bucket-Name>/Qwen1.5-4B-Chat

3. 为目标集群配置存储卷PV和存储声明PVC。具体操作，请参见使用OSS静态存储卷。

   • 以下为示例PV的配置信息：

     配置项	说明
     存储卷类型	OSS
     名称	llm-model
     访问证书	配置用于访问OSS的AccessKey ID和AccessKey Secret。
     Bucket ID	选择已创建的OSS Bucket。
     OSS Path	选择模型所在的路径，如/models/Qwen1.5-4B-Chat。

   • 以下为示例PVC的配置信息：

     配置项	说明
     存储声明类型	OSS
     名称	llm-model
     分配模式	选择已有存储卷。
     已有存储卷	单击选择已有存储卷链接，选择已创建的存储卷PV。

步骤二：部署推理服务

1. 执行以下命令，部署一个基于LMDeploy工具的自定义推理服务，服务名为Qwen1.5-4B-Chat。

   arena serve custom \
       --name=lmdeploy-qwen \
       --version=v1 \
       --gpus=1 \
       --replicas=1 \
       --restful-port=8000 \
       --readiness-probe-action="tcpSocket" \
       --readiness-probe-action-option="port: 8000" \
       --readiness-probe-option="initialDelaySeconds: 30" \
       --readiness-probe-option="periodSeconds: 30" \
       --image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/lmdeploy:v0.4.2 \
       --data=llm-model:/model/Qwen1.5-4B-Chat \
       "lmdeploy serve api_server /model/Qwen1.5-4B-Chat --server-port 8000"

   参数说明如下所示：

   参数	说明
   --name	指定推理服务名称。
   --version	指定推理服务版本。
   --gpus	指定单个推理服务副本需要使用的GPU卡数。
   --replicas	指定推理服务副本数。
   --restful-port	指定推理服务对外暴露的端口。
   --readiness-probe-action	指定就绪探针连接类型，支持HttpGet、Exec、gRPC、TCPSocket。
   --readiness-probe-action-option	指定就绪探针连接方式。
   --readiness-probe-option	指定就绪探针配置。
   --data	挂载共享存储卷PVC到运行环境中。它由两部分组成，通过英文冒号（:）分割。冒号左侧是您已经准备好的PVC名称。您可以通过命令arena data list查看当前集群可用的PVC列表；冒号右侧是您想将PVC的挂载到运行环境中的路径，也是您训练代码要读取数据或模型的本地路径。这样通过挂载的方式，您的代码就可以访问PVC中的数据或模型。
   --image	指定推理服务的镜像地址。

   预期输出：

   service/lmdeploy-qwen-v1 created
   deployment.apps/lmdeploy-qwen-v1-custom-serving created
   INFO[0002] The Job lmdeploy-qwen has been submitted successfully
   INFO[0002] You can run `arena serve get lmdeploy-qwen --type custom-serving -n default` to check the job status

   输出结果表明推理服务已成功部署。

2. 执行下列命令，查看推理服务的详细信息，并等待服务就绪。

   arena serve get lmdeploy-qwen

   预期输出：

   Name:       lmdeploy-qwen
   Namespace:  default
   Type:       Custom
   Version:    v1
   Desired:    1
   Available:  1
   Age:        1m
   Address:    192.168.XX.XX
   Port:       RESTFUL:8000
   GPU:        1
   
   Instances:
     NAME                                              STATUS   AGE  READY  RESTARTS  GPU  NODE
     ----                                              ------   ---  -----  --------  ---  ----
     lmdeploy-qwen-v1-custom-serving-8476b9dd8c-8b4d2  Running  1m   1/1    0         1    cn-beijing.172.16.XX.XX

   输出结果表明该推理服务的一个Pod（lmdeploy-qwen-v1-custom-serving-8476b9dd8c-8b4d2）正在稳定运行，且已准备好提供服务。

步骤三：验证推理服务

1. 执行以下命令，在推理服务与本地环境之间建立端口转发。

   重要

   请注意kubectl port-forward建立的端口转发不具备生产级别的可靠性、安全性和扩展性，因此仅适用于开发和调试目的，不适合在生产环境使用。更多关于Kubernetes集群内生产可用的网络方案的信息，请参见Ingress概述。

   kubectl port-forward svc/lmdeploy-qwen-v1 8000:8000

   预期输出：

   Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000
   Forwarding from [::1]:8000 -> 8000

2. 执行以下命令，向模型推理服务发送一条模型推理请求。

   curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json"  -d '{"model": "qwen", "messages": [{"role": "user", "content": "测试一下"}], "max_tokens": 10, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "seed": 10}'

   预期输出：

   {"id":"1","object":"chat.completion","created":1719833349,"model":"qwen","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"好的，请问您有什么测试需求或者问题吗？"},"logprobs":null,"finish_reason":"length"}],"usage":{"prompt_tokens":21,"total_tokens":32,"completion_tokens":11}}

   输出结果表明模型可以根据给定的输入（在这个例子中是一条测试消息）生成相应的回复。

（可选）步骤四：清理环境

如果不再使用已创建的资源，请及时清理。

• 执行以下命令，删除已部署的模型推理服务。

  arena serve del lmdeploy-qwen

• 执行以下命令，删除已创建的PV和PVC。

  kubectl delete pvc llm-model
  kubectl delete pv llm-model