云服务器内容精选
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将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致AI应用创建失败。 apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件说明。 本样例的配置文件如下所示： [{ "url": "/", "method": "post", "request": { "Content-type": "application/json" }, "response": { "Content-type": "application/json" } }, { "url": "/greet", "method": "post", "request": { "Content-type": "application/json" }, "response": { "Content-type": "application/json" } }, { "url": "/goodbye", "method": "get", "request": { "Content-type": "application/json" }, "response": { "Content-type": "application/json" } } ]
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本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后，安装Docker，可参考Docker官方文档。也可执行以下命令安装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。 docker pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \ apt-get update && \ apt-get install -y python3 python3-pip && \ pip3 install --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple Flask # 复制应用服务代码进镜像里面 COPY test_app.py /opt/test_app.py # 指定镜像的启动命令 CMD python3 /opt/test_app.py “test_app.py” from flask import Flask, request import json app = Flask(__name__) @app.route('/greet', methods=['POST']) def say_hello_func(): print("----------- in hello func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) print(data) username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET']) def say_goodbye_func(): print("----------- in goodbye func ----------") return '\nGoodbye!\n' @app.route('/', methods=['POST']) def default_func(): print("----------- in default func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入“self-define-images”文件夹，执行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。
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静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8085 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num 1 4 8 16 32 --prompt-tokens 1024 2048 --output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8085。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图）
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benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态，动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt # 第三方依赖
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动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset.py --dataset custom_datasets.json --tokenizer /path/to/tokenizer \ --min-input 100 --max-input 3600 --avg-input 1800 --std-input 500 \ --min-output 40 --max-output 256 --avg-output 160 --std-output 30 --num-requests 1000 generate_dataset.py脚本执行参数说明如下： --dataset：数据集保存路径，如custom_datasets.json --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径 --min-input：输入tokens最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-output：最小输出tokens长度，可以根据实际需求设置。 --max-output：最大输出tokens长度，可以根据实际需求设置。 --avg-output：输出tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-output：输出tokens长度标准差，可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 执行脚本benchmark_serving.py测试动态benchmark。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_serving.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8085 --dataset custom_datasets.json --dataset-type custom \ --tokenizer /path/to/tokenizer --request-rate 0.01 1 2 4 8 10 20 --num-prompts 10 1000 1000 1000 1000 1000 1000 \ --max-tokens 4096 --max-prompt-tokens 3768 --benchmark-csv benchmark_serving.csv --backend：服务类型，如"tgi"，vllm"，"mindspore" --host：服务IP地址，如127.0.0.1 --port：服务端口 --dataset：数据集路径 --dataset-type：支持三种 "alpaca"，"sharegpt"，"custom"。custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是huggingface的权重路径 --request-rate：请求频率，支持多个，如 0.1 1 2。实际测试时，会根据request-rate为均值的指数分布来发送请求以模拟真实业务场景。 --num-prompts：某个频率下请求数，支持多个，如 10 100 100，数量需和--request-rate的数量对应 --max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值，tokenizer建议带tokenizer.json的FastTokenizer --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。 图2 动态benchmark测试结果（示意图）
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创建AI应用的自定义镜像规范 针对您本地开发的模型，在制作AI应用的自定义镜像时，需满足ModelArts定义的规范。 自定义镜像中不能包含恶意代码。 自定义镜像大小不超过50GB。 对于同步请求模式的AI应用，如果预测请求时延超过60s，会造成请求失败，甚至会有服务业务中断的风险，预测请求时延超过60s时，建议制作异步请求模式的镜像。 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ http://{listen_ip}:8080/ \ -F images=@seven.jpg 图1 listen_ip获取示例 返回示例 {"mnist_result": 7} （可选）健康检查接口 如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须在config.json文件中配置健康检查的接口，供ModelArts调用，在config.json文件中配置。当业务可提供正常服务时，健康检查接口返回健康状态，否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级，必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS外部存储挂载功能，需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”，避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能不支持删除挂载目录文件对象，若需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health 响应示例 {"health": "true"} 状态码 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 200 OK 请求成功 日志文件输出 为保证日志内容可以正常显示，日志信息需要打印到标准输出。 镜像启动入口 如果需要部署批量服务，镜像的启动入口文件需要为“/home/run.sh”，采用CMD设置默认启动路径，例如Dockerfile如下： CMD ["sh", "/home/run.sh"] 镜像依赖组件 如果需要部署批量服务，镜像内需要安装python、jre/jdk、zip等组件包。 （可选）保持Http长链接，无损滚动升级 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要将服务的Http的“keep-alive”参数设置为200s。以gunicorn服务框架为例，gunicorn缺省情形下不支持keep-alive，需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别，请以实际情况为准。 （可选）处理SIGTERM信号，容器优雅退出 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要在容器中捕获SIGTERM信号，并且在收到SIGTERM信号之后等待60秒再优雅退出容器。提前优雅退出容器可能会导致在滚动升级的过程中业务概率中断。要保证容器优雅退出，从收到SIGTERM信号开始，业务需要将收到的请求全部处理完毕再结束，这个处理时长最多不超过90秒。例如run.sh如下所示： #!/bin/bash gunicorn_pid="" handle_sigterm() { echo "Received SIGTERM, send SIGTERM to $gunicorn_pid" if [ $gunicorn_pid != "" ]; then sleep 60 kill -15 $gunicorn_pid # 传递 SIGTERM 给gunicorn进程 wait $gunicorn_pid # 等待gunicorn进程完全终止 fi } trap handle_sigterm TERM 父主题： 使用自定义镜像创建AI应用（推理部署）
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在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端，执行以下验证指令，得到符合预期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径}
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https示例 使用Flask启动https，Webserver代码示例如下： from flask import Flask, request import json app = Flask(__name__) @app.route('/greet', methods=['POST']) def say_hello_func(): print("----------- in hello func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) print(data) username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET']) def say_goodbye_func(): print("----------- in goodbye func ----------") return '\nGoodbye!\n' @app.route('/', methods=['POST']) def default_func(): print("----------- in default func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\": \"OK\"}" # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc')
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Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
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Step5 启动推理服务 配置推理服务需要的环境变量。 export ATB_LAYER_INTERNAL_TENSOR_REUSE=1 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为0,1，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 配置使用的显存，376T配置56，280T配置26。 export MAX_MEMORY_GB=56 启动推理服务，本服务使用的开源服务框架是TGI，具体命令参考https://huggingface.co/docs/text-generation-inference/main/en/basic_tutorials/launcher。该版本不支持https和身份认证机制。 可以根据官网说明修改参数。推荐参数配置如下。 表1 推理服务启动参数表 参数配置 推荐值 参数说明 --max-input-length 1024 推理时最大输入的tokens数量，默认值为1024，可以根据实际修改。该参数会影响推理性能。 --max-total-tokens 2048 推理时最大输入+最大输出的tokens数量，默认值为2048，可以根据实际修改。该参数会影响推理性能。 --max-batch-prefill-tokens 4096 在prefill阶段，最多会使用多少token，一般为--max-input-length的整数倍。该参数会影响推理性能。 --trust-remote-code 无 是否相信远程代码。 --max-waiting-tokens 1 推理进行时，新到达的请求需要等待多少增量推理后，切换成全量推理。 --max-concurrent-requests 1000 最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --waiting-served-ratio 0.2 当等待的请求数量达到增量推理的多少比例后，切换成全量推理。 TGI服务需要safetensor的权重格式，如果权重格式不是safetensor，首次启动时，需要先将权重转换成safetensor格式（自动进行）。首次启动耗时在5~10分钟。 如果权重格式包含safetensor，启动时间在1~3分钟。服务启动后，会打印如下信息。 2024-01-22T03:27:22.252926Z INFO text_generation_router: router/src/main.rs:239: Setting max batch total tokens to 970242024-01-22T03:27:22.252952Z INFO text_generation_router: router/src/main.rs:240: Connected
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Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd \ -p 8085:8085 \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ --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/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： -e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0-7，挂载机器上的0-7卡。 -p 8085:8085代表需要在宿主机和容器中绑定的端口。示例中，http server使用了8085端口，根据实际需要修改。 -v ${dir}:${container_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大的文件系统，dir为宿主机中权重文件目录，container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。请确保在容器中有weight_dir的权限。可以在宿主机中执行chmod 777 -R ${weight_dir}来放开权限 --name ${container_name} 容器名称，进入容器时会用到 {image_id} 为docker镜像的id，在宿主机上可通过docker images查询得到。
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步骤1：准备工作 已注册华为账号并开通华为云，进行了实名认证，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面，单击“添加授权”。 在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的全局配置列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息
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请求服务 使用命令测试推理服务是否正常启动。 curl -X POST http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "baichuan-13b-chat", "messages": [ { "role": "user", "content": "你是谁？" } ], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 服务的API与vLLM官网相同：https://github.com/vllm-project/vllm。此处介绍关键参数。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 - Str 模型名称，参数--served-model-name的值。 messages 是 - LIst 请求输入的问题。 max_tokens 否 16 Int 每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为 -1 表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为 1 表示考虑所有toekns。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你", "好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stop_token_ids 否 None List 用于停止生成的token列表。返回的输出将包含停止tokens，除非停止tokens是特殊tokens。 ignore_eos 否 False Bool 是否忽略EOS tokens并继续生成EOS tokens后的tokens。False表示不忽略。 presence_penalty 否 0.0 Float 基于生成文本中新tokens是否已出现来对其进行惩罚的浮点数。大于0的值鼓励模型使用新的tokens，小于0的值鼓励模型重复使用tokens。 取值范围为[-2, 2] frequency_penalty 否 0.0 Float 基于生成文本中新tokens的频率来对其进行惩罚的浮点数。大于0的值鼓励模型使用新的tokens，小于0的值鼓励模型重复使用tokens。 取值范围为[-2, 2] skip_special_tokens 否 True Bool 是否跳过输出中的特殊tokens。默认为True，表示跳过。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 查看返回是否符合预期
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启动服务 启动OpenAI服务器服务，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 export ATB_LAYER_INTERNAL_TENSOR_REUSE=1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code \ --served-model-name="baichuan-13b-chat" 具体参数说明如下： --model ${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step4 获取权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。 --max-num-batched-tokens：prefill阶段，最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型，当前只支持float16。 --tensor-parallel-size：模型并行数，13B模型一般为1即可。 --block-size：PagedAttention的block大小，推荐设置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为容器实际的IP地址。可以在宿主机上通过docker inspect 容器ID |grep IPAddress 命令查询。 --port：服务部署的端口，和Step4 启动容器镜像中设置的端口保持一致，否则不能在容器外访问推理服务。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码，baichuan-13b必须增加此项。 --served-model-name：模型名称。
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Step1 获取推理代码 根据下表链接下载“ascendcloud-llmframework_6.3.902_*.tar.gz”解压获得ascend-vllm代码包，将文件夹中的vllm-dev文件夹上传至OBS中预训练权重合并及转换或LoRA微调权重合并及转换输出的模型同级目录下。 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 ascendcloud-llmframework_6.3.902_*.tar.gz Ascend-vllm插件 获取路径：Support网站。 说明： 如果没有下载权限，请您联系所在企业的华为方技术支持购买资源。 创建推理脚本run-vllm.sh，脚本内容如下： source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/mind/model/vllm-dev cd /home/mind/model/vllm-dev/ python /home/mind/model/vllm-dev/vllm/entrypoints/api_server.py --model="${model_path}" --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" --tensor-parallel-size 1 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len=4096 --trust-remote-code --dtype="float16" --host=0.0.0.0 --port=8080 并将推理脚本上传至OBS中预训练权重合并及转换或LoRA微调权重合并及转换输出的模型同级目录下。 参数说明： ${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/llama2-13b-sft-hf'。 --tensor-parallel-size并行卡数。 --hostname服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port服务部署的端口。 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。 通过openssl创建ssl pem证书，并上传至OBS桶。 以预训练权重合并及转换为例，在转换后的模型目录“obs://standard-llama2-13b/code/outputs/job-name”上传上述文件后，结果如下： 图1 上传ssl pem证书
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