有没有ModelScope大佬实践过，或者是了解AI分布式框架？可以将大模型，进行分布式部署冰推理

在阿里云的生态系统中，ModelScope和相关AI分布式框架提供了多种方式来实现大模型的分布式部署与推理。以下是详细的实践方法和步骤：

1. 基于ACK的多机分布式部署

通过阿里云容器服务Kubernetes版（ACK），可以实现DeepSeek等大模型的分布式推理部署。具体步骤如下：

1.1 模型切分

• TP（Tensor Parallelism） 和 PP（Pipeline Parallelism） 是常用的模型并行策略。
  • TP=8：将模型参数分布在8个GPU上进行数据并行计算。
  • PP=2：将模型分为两个阶段，每个阶段运行在一个GPU节点上。
• 这种切分方式能够有效解决单张GPU显存不足的问题。

1.2 模型下载与存储

• 使用Git LFS克隆模型仓库，并将模型文件上传至OSS（对象存储服务）。
• 配置存储卷（PV和PVC），将OSS中的模型挂载到Kubernetes Pod中。

1.3 部署推理服务

• 使用Arena工具提交分布式推理任务：

  arena serve distributed \
  -name=vllm-dist \
  -version=v1 \
  -restful-port=8080 \
  -image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/vllm:v0.7.2 \
  -share-memory=30Gi \
  -data=llm-model:/mnt/models \
  -leader-num=1 \
  -leader-gpus=8
  

• 关键参数说明：
  • -share-memory：配置共享内存大小，用于加速模型加载。
  • -leader-gpus：指定Leader节点使用的GPU数量。

1.4 验证服务

• 建立端口转发以测试推理服务：

  kubectl port-forward svc/vllm-dist-v1 8000:8000
  

• 发送推理请求：

  curl -XPOST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text_input": "什么是人工智能？", "parameters": {"temperature": 0.9}}'
  

2. PAI-EAS的多机分布式推理

PAI-EAS（弹性加速服务）支持多机分布式推理，适用于超大规模模型（如DeepSeek 671B）的部署。

2.1 配置分布式推理

• 登录PAI控制台，进入EAS页面。
• 在“资源部署”区域，开启分布式推理开关，并配置以下参数：
  • 单实例部署的机器数：设置为2或更多。
  • RDMA网络：启用RDMA以提高节点间通信效率（仅支持灵骏智算资源）。

2.2 部署服务

• 选择官方支持的分布式推理镜像（如vllm:0.7.1或sglang:0.4.1）。
• 完成参数配置后，点击“部署”按钮。

2.3 调用服务

• 使用SDK或curl命令调用模型服务：

  import requests
  service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
  token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'
  request = {"prompt": "浙江的省会是哪里？", "history": []}
  resp = requests.post(service_url, headers={"Authorization": token}, json=request)
  print(resp.json()['response'])
  

3. BladeLLM引擎的高效部署

BladeLLM是专为大语言模型优化的高性能推理引擎，支持分布式推理和多种优化技术。

3.1 核心优势

• 高性能算子库：提升计算效率。
• 量化压缩：减少模型大小，降低推理延迟。
• Prompt缓存：加速重复请求的处理。

3.2 部署方式

• 场景化部署（推荐）：
  • 登录PAI控制台，选择“LLM大语言模型部署”。
  • 配置服务名称、镜像版本、模型路径等参数。
• 自定义部署：
  • 支持用户自定义镜像和运行命令。
  • 配置共享内存和资源规格。

3.3 调用接口

• BladeLLM兼容OpenAI接口协议，支持HTTP SSE流式响应：

  curl -XPOST http://<service-url>/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "你好，世界！", "max_tokens": 50}'
  

4. 注意事项与限制

• 模型格式：确保模型与HuggingFace或ModelScope社区标准兼容。
• GPU要求：根据模型参数量选择合适的GPU卡型（如A系列、H系列、L系列）。
• 存储优化：避免将模型打包到容器镜像中，推荐使用OSS或NAS存储，并通过PVC挂载。
• 性能监控：使用PAI提供的实时监控工具，确保服务稳定运行。

5. 总结

通过上述方法，您可以利用ModelScope、PAI-EAS、BladeLLM等工具实现大模型的分布式部署与推理。无论是基于ACK的多机分布式架构，还是PAI-EAS的弹性加速服务，都能满足不同场景下的需求。如果您需要进一步优化性能，建议结合量化压缩、Prompt缓存等技术。

希望这些信息对您有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。