ModelScope需要准备什么样配置的服务器才能支持？

在ModelScope上部署和运行模型时，服务器的配置需求取决于具体的模型类型、规模以及推理或训练任务的复杂度。根据知识库中的参考资料，以下是支持ModelScope模型部署的服务器配置建议：

1. CPU实例配置

适用于轻量级模型或对成本敏感的场景，推荐使用基于Intel CPU的实例。

• 实例规格：
  • 推荐使用阿里云第八代Intel CPU实例（如c8i系列），例如ecs.c8i.4xlarge。
  • 配置：至少32 GiB内存，16核CPU。
• 操作系统：
  • 推荐使用Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位镜像。
• 存储：
  • 系统盘：建议设置为100 GiB，以确保有足够的存储空间。
  • 数据盘：根据模型大小预留足够的存储空间（建议模型大小的1.5倍）。
• 网络：
  • 分配公网IPv4地址，带宽峰值建议设置为100 Mbps。
• 安全组规则：
  • 放行必要的端口，例如SSH访问端口（22）和WebUI服务端口（如7860或8080）。

2. GPU实例配置

适用于大规模模型或需要高性能推理/训练的场景。

• 实例规格：
  • 推荐使用GPU实例，例如ecs.gn7i-c16g1.4xlarge或ecs.ebmgn8v.48xlarge。
  • 配置：
  • ecs.gn7i-c16g1.4xlarge：16核CPU，64 GiB内存，1块NVIDIA A10 GPU。
  • ecs.ebmgn8v.48xlarge：192 vCPU，1024 GiB内存，8块NVIDIA A100 GPU（每块显存40 GB）。
• 操作系统：
  • 推荐使用Ubuntu 22.04版本。
• GPU驱动：
  • 安装Tesla驱动，版本需为550及以上。
  • 安装CUDA和cuDNN库。
• 存储：
  • 系统盘：建议设置为100 GiB。
  • 数据盘：建议添加3 TiB以上数据盘，用于存放模型文件。
• 网络：
  • 分配公网IPv4地址，带宽峰值建议设置为100 Mbps。
• 安全组规则：
  • 放行必要的端口，例如SSH访问端口（22）和服务端口（如50001或8000）。

3. 软件环境准备

无论是CPU实例还是GPU实例，都需要安装以下软件环境：

• 容器环境：
  • 安装并启动Docker。
  • 对于GPU实例，还需安装nvidia-container-toolkit，并确保Docker支持GPU加速。
• 依赖工具：
  • 安装Git LFS，用于下载大模型文件。
  • 安装其他必要工具，例如wget、tmux、vim等。
• 推理框架：
  • 使用xFasterTransformer（针对CPU实例）或vLLM（针对GPU实例）作为推理框架。

4. 模型部署的具体要求

不同模型对资源的需求有所不同，以下是一些常见模型的部署要求：

ChatGLM2-6B

• 硬件需求：
  • CPU实例：ecs.c8i.4xlarge，32 GiB内存，16核CPU。
  • GPU实例：ecs.gn7i-c16g1.4xlarge，64 GiB内存，1块NVIDIA A10 GPU。
• 存储需求：
  • 模型文件大小约为10 GiB，建议预留15 GiB存储空间。
• 端口需求：
  • WebUI服务端口：7860。

Llama-2-7B

• 硬件需求：
  • CPU实例：ecs.c8i.4xlarge，32 GiB内存，16核CPU。
  • GPU实例：ecs.gn7i-c16g1.4xlarge，64 GiB内存，1块NVIDIA A10 GPU。
• 存储需求：
  • 模型文件大小约为15 GiB，建议预留20 GiB存储空间。
• 端口需求：
  • 服务端口：8080。

DeepSeek-V3/R1

• 硬件需求：
  • GPU实例：ecs.ebmgn8v.48xlarge，1024 GiB内存，8块NVIDIA A100 GPU。
• 存储需求：
  • 模型文件大小约为500 GiB，建议预留750 GiB存储空间。
• 端口需求：
  • 服务端口：8000。

5. 其他注意事项

• 并发需求：
  • 如果需要支持高并发访问，建议增加实例数量或使用负载均衡。
• 安全性：
  • 加粗提醒：务必配置防火墙规则，仅开放必要的端口，并限制访问来源。
  • 建议启用FTPS或SFTP协议以加密传输数据。
• 性能优化：
  • 对于GPU实例，合理设置tensor-parallel-size和pipeline-parallel-size参数以充分利用多GPU资源。
  • 对于CPU实例，启用Intel AMX指令加速AI任务。

通过以上配置，您可以根据具体模型的需求选择合适的服务器规格和软件环境，从而高效地部署和运行ModelScope上的模型。