学校如果搭建云计算模型，函数计算需要什么样的配置？llama类的

在学校搭建云计算模型时，如果使用函数计算（Function Compute）来部署和运行类似Llama类的大型语言模型（LLM），需要进行以下配置。这些配置涵盖了资源需求、网络设置、存储配置以及优化建议等方面。

1. 基础资源配置

为了支持Llama类模型的高效运行，函数计算需要配置足够的计算资源，包括GPU实例、内存和显存。以下是推荐的配置参数：

• GPU实例类型：选择支持GPU的实例类型，例如fc.gpu.tesla.1。
• 显存大小：根据模型规模设置显存大小，通常建议至少为16384 MB（16 GB）。
• 内存大小：建议设置为32768 MB（32 GB）或更高，以满足模型推理过程中的内存需求。
• 地域选择：选择靠近学校的阿里云地域（如华东2（上海）），以降低网络延迟并提高访问速度。

2. 网络配置

为了确保模型能够安全地访问校内资源或外部数据源，需合理配置网络设置：

• VPC绑定：
  • 如果模型需要访问学校内部的数据库或其他私有资源，建议将函数计算绑定到学校的专有网络（VPC）中。
  • 确保服务角色包含vpc:DescribeVSwitchAttributes和vpc:DescribeVpcAttribute权限。
• 公网访问：
  • 如果模型需要访问外部数据源（如ModelScope模型库），可以启用允许函数访问公网功能。
  • 如果仅需访问校内资源，建议关闭公网访问以提升安全性。
• 固定公网IP：
  • 如果需要固定的出口IP地址（如访问某些限制IP的外部服务），可以配置函数计算的固定公网IP功能。

3. 存储配置

Llama类模型通常需要加载较大的权重文件，因此需要配置持久化存储以支持模型的加载和运行：

• NAS文件系统：
  • 配置NAS（Network Attached Storage）文件系统，用于存储模型权重文件和其他持久化数据。
  • 函数可以通过挂载NAS文件系统，像访问本地文件一样操作模型文件。
• OSS对象存储：
  • 如果模型文件较大且需要长期存储，可以选择OSS（Object Storage Service）作为备份存储。
  • 在函数启动时，可以从OSS下载模型文件到本地缓存。

4. 环境变量与依赖管理

为了简化模型的部署和更新，建议使用环境变量和层（Layer）功能：

• 环境变量：
  • 使用环境变量配置模型路径、超参数等信息，避免硬编码在代码中。
  • 示例：MODEL_PATH=/mnt/nas/models/llama。
• 自定义层：
  • 将模型依赖的公共库（如PyTorch、Transformers）提取到自定义层中，减少每次部署时的代码包体积。
  • 可以使用官方提供的公共层，或者基于Dockerfile构建自定义层。

5. 模型预热与性能优化

Llama类模型在首次加载时可能会有较长的冷启动时间，因此建议启用模型预热功能：

• 生命周期回调：

  • 配置initialize生命周期回调，在实例启动时执行模型预热逻辑。
  • 示例代码（Python）：

  def prewarm_inference():
      res = model.inference()
  
  @app.route('/initialize', methods=['POST'])
  def initialize():
      request_id = request.headers.get("x-fc-request-id", "")
      print("FC Initialize Start RequestId: " + request_id)
      prewarm_inference()
      print("FC Initialize End RequestId: " + request_id)
      return "Function is initialized, request_id: " + request_id + "\n"
  

• 预留实例：
  • 启用闲置预留模式，保持一个常驻实例以减少冷启动时间。
  • 设置预留实例数为1，并启用“闲置模式”。

6. 触发器与访问方式

为了方便调用模型，可以配置触发器和自定义域名：

• 触发器：
  • 配置HTTP触发器，通过HTTP请求直接调用模型。
  • 支持事件驱动的调用方式，例如通过消息队列触发模型推理任务。
• 自定义域名：
  • 配置自定义域名（如model.school.edu），并通过HTTPS协议访问模型服务。
  • 如果需要强制使用HTTPS，可以在配置中启用“强制HTTPS”选项。

7. 监控与日志

为了确保模型服务的稳定性和可维护性，建议启用监控和日志功能：

• 监控指标：
  • 监控函数的vCPU使用率、内存使用率、网络流量等核心指标。
• 日志收集：
  • 配置日志服务，自动收集函数执行日志，便于问题排查和性能分析。

8. 重要提醒

• 成本控制：GPU实例的费用较高，建议启用闲置预留模式以降低资源浪费。
• 数据安全：确保模型权重文件和敏感数据存储在安全的环境中，避免泄露。
• 权限管理：为函数计算创建服务关联角色（如AliyunServiceRoleForFC），并授予最小必要权限。

通过以上配置，学校可以基于阿里云函数计算快速搭建并运行Llama类的大型语言模型，同时兼顾性能、安全性和成本控制。