基于ACK使用rtp-llm部署Qwen模型推理服务_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为A10和T4卡为例，演示如何在ACK中使用rtp-llm框架部署通义千问（Qwen）模型推理服务。

背景信息

Qwen1.5-4B-Chat

Qwen1.5-4B-Chat是阿里云基于Transformer大语言模型研发的40亿参数模型，模型在超大规模的预训练数据（预训练数据类型多样且覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等）上进行训练得到。更多模型信息，请参见Qwen GitHub代码库。

rtp-llm

rtp-llm是阿里巴巴大模型预测团队专为大语言模型（Large Language Models, LLM）设计的推理加速引擎，旨在提升模型推理的效率和性能。rtp-llm具备如下特性：

高性能的CUDA内核，包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等。
具备WeightOnly INT8和WeightOnly INT4的量化技术。
支持GPTQ（General Purpose Quantization）和AWQ（Approximate Weight Quantization）等流行的算法。
自适应KVCache量化框架，特别是对动态凑批的中的开销进行了细致优化。
对V100的硬件特性进行了特别调优。

详细信息，请参见rtp-llm。

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。

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
```
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
```

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

执行以下命令，部署Qwen1.5-4B-Chat模型的推理服务。

通过Arena部署一个自定义类型的推理服务。该服务名称为rtp-llm-qwen，版本为v1，需要使用一个GPU，副本数为1，并且配置了就绪检测。模型是一种特殊类型的数据，因此采用--data参数将已创建的模型PVCllm-model挂载到了容器中/model/Qwen1.5-4B-Chat目录下。

单卡A10环境

arena serve custom \
    --name=rtp-llm-qwen \
    --version=v1 \
    --gpus=1 \
    --replicas=1 \
    --readiness-probe-action="tcpSocket" \
    --readiness-probe-action-option="port: 8000" \
    --readiness-probe-option="initialDelaySeconds: 30" \
    --readiness-probe-option="periodSeconds: 30" \
    --restful-port=8000 \
    --image=ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/rtp_llm:0.1.12-cuda12-ubuntu22.04 \
    --data=llm-model:/model/Qwen1.5-4B-Chat \
    "MODEL_TYPE=qwen_2 START_PORT=8000 CHECKPOINT_PATH=/model/Qwen1.5-4B-Chat TOKENIZER_PATH=/model/Qwen1.5-4B-Chat python3 -m maga_transformer.start_server"

单卡T4环境

arena serve custom \
    --name=rtp-llm-qwen \
    --version=v1 \
    --gpus=1 \
    --replicas=1 \
    --readiness-probe-action="tcpSocket" \
    --readiness-probe-action-option="port: 8000" \
    --readiness-probe-option="initialDelaySeconds: 30" \
    --readiness-probe-option="periodSeconds: 30" \
    --restful-port=8000 \
    --image=ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/rtp_llm:0.1.12-cuda12-ubuntu22.04 \
    --data=llm-model:/model/Qwen1.5-4B-Chat \
    "MODEL_TYPE=qwen_2 START_PORT=8000 CHECKPOINT_PATH=/model/Qwen1.5-4B-Chat TOKENIZER_PATH=/model/Qwen1.5-4B-Chat MAX_SEQ_LEN=2048 python3 -m maga_transformer.start_server"

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/rtp-llm-qwen-v1 created
deployment.apps/rtp-llm-qwen-v1-custom-serving created
INFO[0001] The Job rtp-llm-qwen has been submitted successfully
INFO[0001] You can run `arena serve get rtp-llm-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。

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 rtp-llm-qwen

预期输出：

Name:       rtp-llm-qwen
Namespace:  default
Type:       Custom
Version:    v1
Desired:    1
Available:  1
Age:        1h
Address:    192.168.XX.XX
Port:       RESTFUL:8000
GPU:        1

Instances:
  NAME                                             STATUS   AGE  READY  RESTARTS  GPU  NODE
  ----                                             ------   ---  -----  --------  ---  ----
  rtp-llm-qwen-v1-custom-serving-696f699485-mn56v  Running  1h   1/1    0         1    cn-beijing.192.168.XX.XX

输出结果表明该推理服务的一个Pod（rtp-llm-qwen-v1-custom-serving-696f699485-mn56v）正在稳定运行，且已准备好提供服务。

步骤三：验证推理服务

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/rtp-llm-qwen-v1 8000:8000
```
预期输出：
```
Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000
Forwarding from [::1]:8000 -> 8000
```

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": "/model/Qwen1.5-4B-Chat/", "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":"chat-","object":"chat.completion","created":1717383026,"model":"AsyncModel","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"好的，请问您有什么测试需要我进行呢"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":21,"total_tokens":31,"completion_tokens":10}}

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 rtp-llm-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

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。