可以直接运行 1.5的ModelScope模型吗？

要回答您的问题，关于是否可以直接运行Qwen1.5的ModelScope模型，以下是详细解答：

1. 模型文件准备

根据知识库中的资料，运行Qwen1.5-4B-Chat模型（或其他规模的Qwen1.5系列模型）需要确保模型文件齐全，并正确上传至存储系统中。例如，可以将模型文件上传至阿里云OSS或NAS存储。
- 如果您从https://github.com/QwenLM/Qwen下载了完整的模型文件，确保这些文件包含所有必要的权重和配置文件。 - 模型文件通常包括以下内容： - 模型权重文件（如pytorch_model.bin） - 配置文件（如config.json） - 分词器文件（如tokenizer.json或vocab.txt）

重要提醒：如果模型文件不完整，可能会导致推理服务无法正常启动或运行。

2. 运行环境要求

为了直接运行Qwen1.5的ModelScope模型，您需要满足以下硬件和软件环境要求：

硬件要求

• GPU显存需求：Qwen1.5-4B-Chat模型对显存资源需求较高，建议使用高性能GPU卡型，例如A10或更新架构的GPU。如果是测试用途，也可以选择T4 GPU，但性能可能受限。
• 磁盘空间：GPU节点的磁盘空间至少需要预留30GB，以容纳模型文件和运行时的缓存数据。

软件要求

• 驱动版本：建议GPU节点使用525版本的NVIDIA驱动（如525.105.17），可以通过为GPU节点池添加标签ack.aliyun.com/nvidia-driver-version:525.105.17来指定驱动版本。
• 容器镜像：推荐使用官方提供的容器镜像，例如kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1，该镜像已预装运行大模型所需的依赖。

3. 部署步骤

如果您已经准备好模型文件并满足运行环境要求，可以通过以下步骤直接运行Qwen1.5的ModelScope模型：

步骤一：上传模型文件

• 将下载的模型文件上传至OSS或NAS存储中。例如，上传至OSS路径/models/Qwen1.5-4B-Chat。
• 配置存储卷PV和PVC，确保Kubernetes集群能够访问模型文件。

步骤二：部署推理服务

• 使用Arena工具部署推理服务。以下是一个示例命令：

  arena serve custom \
  -name=modelscope \
  -version=v1 \
  -gpus=1 \
  -replicas=1 \
  -restful-port=8000 \
  -readiness-probe-action="tcpSocket" \
  -readiness-probe-action-option="port: 8000" \
  -readiness-probe-option="initialDelaySeconds: 30" \
  -readiness-probe-option="periodSeconds: 30" \
  -image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1 \
  "MODEL_ID=qwen/Qwen1.5-4B-Chat python3 server.py"
  

  参数说明： - -name：指定推理服务名称。 - -gpus：指定使用的GPU数量。 - -image：指定容器镜像地址。 - MODEL_ID：指定模型ID，例如qwen/Qwen1.5-4B-Chat。

步骤三：验证服务

• 部署完成后，通过arena命令查看服务状态，确保服务正常运行。
• 访问推理服务的RESTful接口（如http://<service-ip>:8000），验证模型是否能够正常响应请求。

4. 注意事项

• 模型兼容性：确保从GitHub下载的模型文件与ModelScope框架兼容。如果模型文件格式或结构有差异，可能需要额外的转换步骤。
• 性能优化：在生产环境中，建议调整模型的最大Token长度（max_model_len）和显存利用率（gpu_memory_utilization）等参数，以平衡性能和资源消耗。
• 权限配置：如果使用OSS存储，需正确配置AccessKey ID和AccessKey Secret，确保推理服务能够访问模型文件。

结论

只要模型文件齐全，并且满足上述硬件、软件和部署要求，您可以直接运行Qwen1.5的ModelScope模型。如果遇到任何问题，请检查模型文件完整性、运行环境配置以及部署命令的参数设置。