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:
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:
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
-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。kubectl port-forward svc/vllm-dist-v1 8000:8000
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}}'
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。
vllm:0.7.1
或sglang:0.4.1
)。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'])
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。
curl -XPOST http://<service-url>/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "你好,世界!", "max_tokens": 50}'
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。
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