modelscope怎么限制cpu的使用量？

在ModelScope中限制CPU使用量，通常可以通过配置资源组或容器的CPU限制参数来实现。以下是详细的步骤和方法：

1. 通过资源组设置CPU限制

如果ModelScope运行在支持资源组管理的环境中（如阿里云PolarDB或ACK），可以通过资源组的cpu_limit参数来限制CPU的最大使用量。

• CPU Limit
  cpu_limit用于限制资源组内对象的CPU使用率最大值。当资源组内的对象CPU使用率超过设定值时，系统会进行限制，将CPU使用率降低到小于cpu_limit的值。

  • 设置方式
    使用polar_alter_resource_group命令设置cpu_limit，参数值为浮点类型。例如：

  polar_alter_resource_group 'group_name', cpu_limit => 0.5;
  

  上述命令将资源组group_name的CPU使用率限制为单核的50%。

  • 注意事项
  • 参数值表示CPU的使用率（一段时间内的CPU使用时间比率）。例如，0.3表示使用一个核的30%，2表示使用2个核的能力。
  • 所有资源组的cpu_limit总和可以大于规格额T，即cpu_limit_A + cpu_limit_B + ... >= T。

2. 通过容器设置CPU限制

如果ModelScope运行在容器化环境中（如Kubernetes ACK），可以通过容器的requests和limits参数来限制CPU使用量。

• CPU Requests 和 Limits

  • requests：保证资源组的基本CPU资源使用率。即使其他任务占用资源，也能确保至少使用cpu_request值的CPU资源。

  • limits：限制容器的最大CPU使用量。当容器的CPU使用量达到limits时，操作系统会对容器进行限流（Throttling）。

  • 设置方式
    在容器的资源配置文件中定义requests和limits。例如：

  resources:
    requests:
      cpu: "0.5"
    limits:
      cpu: "1"
  

  上述配置表示容器的基本CPU需求为0.5核，最大使用量为1核。

  • 计费规则
    在ECI实例中，实际计费基于limits中指定的vCPU数量，无论实际使用了多少CPU资源。

3. 启用CPU Burst优化策略

对于延迟敏感型应用，可以启用CPU Burst功能以缓解因CPU限制造成的性能瓶颈。

• CPU Burst机制
  CPU Burst允许容器在空闲时积累一些CPU时间片，用于满足突发时的资源需求，从而提升容器性能。

  • 启用方式
    在ACK集群中，通过ack-koordinator组件动态调整容器的cfs_quota参数，无需修改Pod Spec的CPU Limit字段。

  • 适用场景

  • 容器CPU资源需求突增的场景。
  • 需要快速解决CPU资源瓶颈的场景。

4. 通过数据加工任务限制CPU使用

如果ModelScope涉及日志服务的数据加工任务，可以通过以下方式限制CPU使用量。

• 单个并发单元的CPU限制
  数据加工任务单个并发单元的CPU使用限制为100%。如果需要更高的CPU要求，可以通过扩展并发度上限来实现。

  • 调整方式
    增加源数据Logstore的Shard数目以提高任务的最大运行时并发度。

5. 重要提醒

• 硬性限制与软性限制
  每个资源组除了硬性cpu_limit限制外，还有对应的软性限制（soft limit）。软性限制会根据资源组的实际使用情况动态调整，但始终小于等于硬性限制。

• 内存与CPU的联动管理
  如果内存资源超限，可能会触发OOM（Out of Memory）处理策略，进而影响CPU资源的分配和使用。

• 合理配置资源
  建议根据实际业务需求合理配置requests和limits，避免资源浪费或性能瓶颈。

通过上述方法，您可以有效地限制ModelScope的CPU使用量，并根据具体场景选择合适的优化策略。