AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践

简介: AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践

当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。


背景信息


函数的存储选型请见:存储选型[1]。其中,适宜用作 GPU 模型存储的有以下 2 种。

  • 文件存储 NAS[2]
  • 对象存储 OSS[3]


除此之外,GPU 函数使用自定义容器镜像部署业务,因此还可以将模型文件直接放置到容器镜像中。

每种方法都有其独特的应用场景和技术特点,选择模型存储方式时应当考虑具体需求、执行环境以及团队的工作流程。通过灵活运用这些策略,达到模型存储在效率和成本上的平衡。


模型随容器镜像分发


将训练好的模型和相关应用代码一起打包在容器镜像中,模型文件随容器镜像分发,这是最直接的方法之一。


优缺点
优点:

  • 便利性:创建好镜像后,可以直接运行它进行推理而无需额外配置。
  • 一致性:确保每个环境中的模型版本都是一致的,减少了由于不同环境中模型版本差异导致的问题。

缺点

  • 镜像体积:镜像可能会非常大,特别是对于大尺寸模型。
  • 更新耗时:每次模型更新时都需要重新构建和分发镜像,这可能是一个耗时的过程。


说明

为了提升函数实例的冷启动速度,平台会对容器镜像进行预处理。如果镜像尺寸过大,一方面可能会超出平台对镜像大小的约束,另一方面也会导致镜像加速预处理所需时间的延长。

  • 关于平台镜像大小限制,请参见 GPU 镜像大小限制是多少?[4]
  • 关于镜像预处理和函数状态的信息,请参见自定义镜像函数状态及调用[5]


使用场景

  • 模型尺寸相对较小,例如百兆字节左右。
  • 模型变更频率较低,可以考虑将模型打包在容器镜像中。

如果您的模型文件较大、迭代频繁或随镜像发布时超过平台镜像大小限制,建议模型与镜像分离。

模型放在 NAS 文件存储


函数计算平台支持将 NAS 文件系统挂载到函数实例指定目录上,应用通过访问 NAS 挂载点目录实现模型文件加载。


优缺点

优点

  • 兼容性:相比 FUSE 类文件系统,NAS 提供的 POSIX 文件接口较完整和成熟,因此应用兼容性较好。
  • 容量:NAS 提供 PiB 级存储容量。

缺点

  • 依赖 VPC 网络:一方面,需要为函数配置 VPC 访问通道才能访问 NAS 挂载点,在配置时涉及的云产品权限点相对较多;另一方面,函数实例冷启动时,平台为实例建立 VPC 访问通道会产生秒级的耗时。
  • 内容管理方式较单一:NAS 文件系统需要挂载才能使用,相对单一,需要建立相应的业务流程将模型文件分发到 NAS 实例上。
  • 不支持双活和多 AZ,详情请见 NAS 常见问题[6]

说明

在大量容器同时启动加载模型的场景下,容易触及 NAS 的带宽瓶颈,导致实例启动耗时增加,甚至因超时而失败。例如,定时 HPA 批量启动预留 GPU 实例、突发流量触发大量按需 GPU 实例的创建。

  • 可以从控制台查看 NAS 性能监控(读吞吐)。
  • 可以通过向 NAS 增加数据量的方式来提升 NAS 读写吞吐量。

采用 NAS 来存储模型文件,建议选用通用型 NAS 中的“性能型”,其主要原因在于该类型 NAS 可以提供较高的初始读带宽,约 600MB/s,详情请参见通用型 NAS。


使用场景

在按量 GPU 使用场景下,需要极速的启动性能。


模型放在 OSS 对象存储


函数计算平台支持将对象存储 OSS Bucket 挂载到函数实例的指定目录,应用程序可以直接从 OSS 挂载点加载模型。


优点

  • 带宽:OSS 的带宽上限较高,相比 NAS 不易出现函数实例间带宽争抢现象,详情请见 OSS 使用限制及性能指标[7]。与此同时,还可以通过开通 OSS 加速器[8]获得更高的吞吐能力。
  • 管理方法多样:
  • 提供控制台、开放 API 等访问通道。
  • 提供多种本地可用的对象存储管理工具,请参考 OSS 常用工具[9]
  • 可使用 OSS 跨区域复制[10]功能进行模型同步与管理。
  • 配置简单:相比 NAS 文件系统,函数实例挂载 OSS Bucket 无需打通 VPC,即配即用。
  • 成本:相比 NAS,一般来说 OSS 成本更优。


说明

从实现原理上,OSS 挂载使用 FUSE 用户态文件系统机制实现。应用访问 OSS 挂载点上的文件时,平台最终将其转换为 OSS API 调用实现对数据的访问。因此 OSS 挂载还有以下特征:

  • 其工作在用户态,会占用函数实例的资源配额,如 CPU、内存、临时存储等,因此建议在较大规格的 GPU 实例下使用。
  • 数据的访问使用 OSS API,其吞吐和时延最终受限于 OSS API 服务,因此更适合访问数量较少的大文件(如模型加载场景),不宜用于访问大量小文件。
  • 当前的实现还无法使能系统的 PageCache,相比 NAS 文件系统,这意味着单个实例内应用如果需要多次访问同一个模型文件,无法用到 PageCache 加速效果。


使用场景

  • 大量实例并行加载模型,需要更高存储吞吐能力避免实例间带宽不足的情况。
  • 需要本地冗余,或者多地域部署的场景。
  • 访问数量较少的大文件(比如模型加载场景)。


总结对比

对比项 随镜像分发 NAS挂载 OSS挂载
模型尺寸
  • 镜像构建和分发开销
  • 平台对镜像大小的约束
  • 平台对镜像的加速预处理耗时
吞吐 较快
  • 建议使用通用型NAS“性能型”,初始带宽较高
  • 多实例并发加载模型时要考虑对NAS实例的带宽争抢
  • 总吞吐较高,受OSS对单个阿里云账号在各地域的带宽约束
  • 可通过开启OSS加速器获得更高吞吐
兼容性
  • 基于OSS API模拟的POSIX文件接口支持
  • 支持符号链接
管理方法 容器镜像 VPC内挂载后使用
  • OSS控制台、API
  • OSS跨区域复制
  • 命令行、GUI工具
多AZ 支持 不支持 支持
PageCache使能
成本 不产生额外费用 一般来说NAS比OSS略高,请以各产品当前计费规则为准
  • NAS计费概述:链接[11],价格计算器:链接[12]
  • OSS计费概述:链接[13],价格计算器:链接[14]



基于以上对比,根据 FC GPU 的不同使用模式、不同容器并发启动数量、不同模型管理需求等维度,FC GPU 上模型存储的最佳实践如下:

  • 在按量 GPU 使用场景下,由于需要极速的启动性能,推荐使用【通用 NAS-性能型】。
  • 在闲置 GPU 使用场景下,由于容器启动耗时不敏感,推荐使用【oss】。
  • 在大并发GPU容器同时启动使用场景下,为了避免 NAS 的单点带宽瓶颈,推荐【oss accl】。
  • 在多地域单元化部署使用场景下,为了减少模型管理复杂度与跨域同步难度,推荐【oss、oss accl】。


测试数据


我们通过对 Stable Diffusion 模型切换耗时的测量,对比了不同模型存储方法的性能差异。本次测试的选取的模型和模型尺寸大小如下表。


模型 尺寸(GB)
Anything-v4.5-pruned-mergedVae.safetensors 3.97
Anything-v5.0-PRT-RE.safetensors 1.99
CounterfeitV30_v30.safetensors 3.95
Deliberate_v2.safetensors 1.99
DreamShaper_6_NoVae.safetensors 5.55
cetusMix_Coda2.safetensors 3.59
chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors 3.97
pastelmix-fp32.ckpt 3.97
revAnimated_v122.safetensors 5.13
sd_xl_base_1.0.safetensors 6.46



第 1 次模型切换耗时(单位:秒)

第 2 次模型切换耗时(单位:秒)


测试结论如下:

  • PageCache 使能。在这个场景中,Stable Diffusion 第一次加载模型时,会读取模型文件两次,其中一次用于计算模型文件的哈希值。后续触发模型加载时,则只读取模型文件一次。第一次访问 NAS 挂载点上的文件时,会在内核填充相应的 PageCache,从而加速第二次访问。访问 OSS 挂载点不具备使能 PageCache 的特性。
  • 影响耗时的其他因素。除了存储介质本身,模型加载耗时还与应用本身的实现细节相关,如应用本身的吞吐能力,读取模型文件时的 IO 模式(顺序读取、随机读取)。


相关链接:

[1] 存储选型

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/product-overview/selection-of-function-storage

[2] 文件存储 NAS

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/configure-a-nas-file-system-1

[3] 对象存储 OSS

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/configure-an-oss-file-system-1

[4] GPU 镜像大小限制是多少?

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/support/faq-about-gpu-accelerated-instances-1?spm=a2c63.p38356.help-menu-search-2508973.d_9#section-wzb-j8z-3cp

[5] 自定义镜像函数状态及调用

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/states-of-custom-container-functions

[6] NAS 常见问题

https://www.alibabacloud.com/help/zh/nas/product-overview/faq-2#section-uru-2sy-5hd

[7] OSS 使用限制及性能指标

https://help.aliyun.com/zh/oss/product-overview/limits

[8] OSS 加速器

https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/overview-77/

[9] 常用工具

https://help.aliyun.com/zh/oss/developer-reference/common-tools/

[10] 跨区域复制

https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/cross-region-replication-overview/

[11] 链接

https://www.alibabacloud.com/help/zh/nas/product-overview/billing-of-general-purpose-nas-file-systems

[12] 链接

https://www.aliyun.com/price/product?spm=a2c4g.11186623.0.0.46047158ja7nw5#/nas/detail/nas_bag

[13] 链接

https://help.aliyun.com/zh/oss/product-overview/billing-overview/

[14] 链接https://www.aliyun.com/price/product?spm=a2c4g.11186623.0.0.46047158ja7nw5#/oss/detail/oss

相关实践学习
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。
相关文章
|
4月前
|
存储 人工智能 NoSQL
阿里云表格存储 Tablestore 全面升级 AI 能力,存储成本直降 30%
近日,阿里云表格存储 Tablestore 宣布全面升级 AI 场景支持能力,正式推出 AI Agent 记忆存储功能,在保障高性能与高可用的同时,整体存储成本降低 30%,标志着 Tablestore 在构建 AI 数据处理和存储的技术内核能力上,迈出关键一步。
491 133
|
7月前
|
存储 人工智能 Kubernetes
AI 场景深度优化!K8s 集群 OSSFS 2.0 存储卷全面升级,高效访问 OSS 数据
阿里云对象存储OSS是一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务,是用户在云上存储的高性价比选择…
|
4月前
|
存储 人工智能 NoSQL
阿里云表格存储 Tablestore 全面升级 AI 能力,存储成本直降 30%
让 AI 记得久、找得快、用得上,表格存储加速智能体记忆进化。
|
5月前
|
人工智能 运维 Serverless
GPU 降成本免运维,睿观 AI 助手选择函数计算
从跨境电商 ERP 到“睿观 AI 助手”,阿里云函数计算的支持下,深圳三态股份利用 AI 技术快速完成专利、商标、版权等多维度的侵权风险全面扫描。结合函数计算实现弹性算力支持,降低成本并提升效率,实现业务的快速发展。
|
7月前
|
存储 人工智能 测试技术
AI 场景深度优化!K8s 集群 OSSFS 2.0 存储卷全面升级,高效访问 OSS 数据
OSSFS 2.0通过轻量化协议设计、协程化技术及FUSE3低级API重构,实现大文件顺序读写与小文件高并发加载的显著提升,在实际测试中表现出高达数十倍的吞吐量增长。适用于机器学习训练、推理等对高带宽低延迟要求严苛的场景,同时支持静态和动态挂载方式,方便用户在ACK集群中部署使用。
806 34
|
8月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
存储越买越不够用?AI来教你精打细算!
存储越买越不够用?AI来教你精打细算!
212 4
|
2月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
483 30
|
3月前
|
存储 人工智能 Serverless
函数计算进化之路:AI 应用运行时的状态剖析
AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”,推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新,实现性能、隔离与成本平衡,开启Serverless AI新范式。
512 12
|
8月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。
931 56
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
|
6月前
|
存储 编解码 Serverless
Serverless架构下的OSS应用:函数计算FC自动处理图片/视频转码(演示水印添加+缩略图生成流水线)
本文介绍基于阿里云函数计算(FC)和对象存储(OSS)构建Serverless媒体处理流水线,解决传统方案资源利用率低、运维复杂、成本高等问题。通过事件驱动机制实现图片水印添加、多规格缩略图生成及视频转码优化,支持毫秒级弹性伸缩与精确计费,提升处理效率并降低成本,适用于高并发媒体处理场景。
356 0

热门文章

最新文章