From f3cbd8ddca607979f31f4b9f94d98c7e071f46c3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: superxf Date: Fri, 29 Aug 2025 19:15:27 +0800 Subject: [PATCH] add 310 qwen ds doc --- ...50\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" | 205 ++++++++++++++++++ ...50\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" | 203 +++++++++++++++++ 2 files changed, 408 insertions(+) create mode 100644 "doc/deepseek/DeepSeek-V3&R1-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" create mode 100644 "doc/qwen/qwen\347\263\273\345\210\227-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" diff --git "a/doc/deepseek/DeepSeek-V3&R1-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" "b/doc/deepseek/DeepSeek-V3&R1-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" new file mode 100644 index 0000000..af6c548 --- /dev/null +++ "b/doc/deepseek/DeepSeek-V3&R1-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" @@ -0,0 +1,205 @@ +# DeepSeek-V3&R1-300IDuo-部署指南 + +## 1. 硬件要求及组网 +本文以DeepSeek-R1为主进行介绍，DeepSeek-V3与R1的模型结构和参数量一致，部署方式与R1相同。 + +部署DeepSeek-R1量化模型（A8W8）至少需要3台Atlas 300I Duo 四卡八芯（8\*48G）服务器。 + +部署DeepSeek-R1量化模型（A8W4）至少需要2台Atlas 300I Duo 四卡八芯（8\*48G）服务器。 + +组网结构推荐使用npu直连模式，即两台服务器的**所有npu卡通过交换机连接，网络端口UP** + + + +## 2. 模型权重获取 + +| 序号 | 检查项 | 详细说明 | +| ---- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| 2.A | 模型权重存储空间 | 下载A8W4/A8W8权重时，需确保机器内/挂载盘中有大于400G/700G的存储空间。 | +| 2.B | CPU侧内存 | 需确保CPU侧内存能够放下对应权重。
例：A8W8权重需要大约500G左右的内存，可通过free -h指令查看空闲cpu内存。
计算方式：free_mem >= (权重大小 / 机器数) * 1.3 （该计算方式待验证，但需要确保内存足够） | +| 2.C | 根据权重大小选择推理卡数 | A8W8至少需要3台300I Duo 四卡八芯机器。 | +| 2.D | 权重正确性检查 | 请确保权重的正确性，对比权重/tokenizer等文件与源文件的MD5或SHA256值。 | + +### 2.1 量化模型权重下载 + + A8W4：modelers.cn [MindSpore-Lab/DeepSeek-R1-W8A4 \| 魔乐社区](https://modelers.cn/models/MindSpore-Lab/R1-A8W4) + + A8W8：modelers.cn [MindSpore-Lab/DeepSeek-R1-A8W8 \| 魔乐社区](https://modelers.cn/models/MindSpore-Lab/DeepSeek-R1-W8A8) + + + +#### 2.1.1 权重放置【重要】 + +所有机器均需要放置权重，且放置在相同路径下。该路径后续需作为配置项，填写进一键部署脚本的配置文件中(见4.1章节)。 + +例如: 主节点模型权重放置在/home/ds/deepseek-r1下，从节点也需放置在/home/ds/deepseek-r1 + +##### 注意事项： +* 由于300IDuo不支持bfloat16的数据格式，将 `/home/ds/deepseek-r1/config.json` 中torch dtype设置成float16： `"torch_dtype": "float16",` + + +## 3. 驱动&固件准备 + +### 3.1 推荐版本 + +| 部件 | 社区版 | +| ------------------- | ----------- | +| Ascend HDK Driver | 24.1.rc3 | +| Ascend HDK Firmware | 7.5.0.1.129 | + +#### 3.1.1 hdk下载方式 + +**社区版本下载链接**：https://www.hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community?product=4&model=32&cann=8.0.0.alpha002&driver=1.0.RC2 + +该版本要求内核版本为5.10，安装前校验内核版本 + +```shell +# 可以使用如下命令获取环境上的驱动&固件版本信息 +npu-smi info -t board -i 1 | egrep -i "software|firmware" +``` + +![image-20250318153035798](./asserts/image1.png) + +注意：在安装驱动和固件时，需要提前安装kernel-devel和kernel-headers包，且确保版本和服务器内核的版本保持一致 + +```shell +# 安装kernel-devel & kernel-headers +yum install -y kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r) +``` + + + +#### 3.1.2 驱动&固件安装 + +环境上没有昇腾驱动&固件，首次安装可采用以下方式： + +```shell +# 方式1： +# 驱动安装 +./Ascend-hdk--npu-driver__linux-.run --full --install-for-all +# 固件安装 +./Ascend-hdk--npu-firmware_.run --full + +# 方式2：需先下载部署插件包，该脚本在插件包内。参考4.1章节 +sh mindspore-deepseek/workspace/roles/prepare/files/lib/ascend_prepare.sh +# 安装后需要重启 +``` + +环境已有昇腾驱动&固件可跳过该步骤 + + +## 4. 部署步骤 + + +### 拉取镜像 + +```shell +# aarch64 +docker pull hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/aarch64/intelligence_boom:0.1.0-aarch64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 + +# x86_64 +docker pull hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/x86_64/intelligence_boom:0.1.0-x86_64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 +``` + +### 启动镜像 + +假设您的NPU设备安装在/dev/davinci[0-7]上，并且您的NPU驱动程序安装在/usr/local/Ascend上： + +```shell +docker run -it -u root --name=deepseek-r1-671b --net=host --ipc=host --privileged=true \ + --device=/dev/davinci0 \ + --device=/dev/davinci1 \ + --device=/dev/davinci2 \ + --device=/dev/davinci3 \ + --device=/dev/davinci4 \ + --device=/dev/davinci5 \ + --device=/dev/davinci6 \ + --device=/dev/davinci7 \ + --device=/dev/davinci_manager \ + --device=/dev/devmm_svm \ + --device=/dev/hisi_hdc \ + -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ + -v /usr/local/Ascend/add-ons/:/usr/local/Ascend/add-ons/ \ + -v /usr/local/sbin/:/usr/local/sbin/ \ + -v /var/log/npu/slog/:/var/log/npu/slog \ + -v /var/log/npu/profiling/:/var/log/npu/profiling \ + -v /var/log/npu/dump/:/var/log/npu/dump \ + -v /var/log/npu/:/usr/slog \ + -v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf \ + hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/aarch64/intelligence_boom:0.1.0-aarch64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 \ + /bin/bash +``` +### 服务化部署 +镜像内已预置了部署脚本: + +``` +1. 在主节点上运行`source env_main.sh`, 从节点上`source env_sub.sh`设置环境变量。(修改ray启动的ip地址为实际的ip地址） + +2. 运行`bash run_vllm.sh`一键启动deepseek服务。(将脚本中启动参数的权重地址修改为实际地址） +``` + +**脚本内容与启动参赛说明见附录** + +## 5. 服务化测试 + +### 5.1 使用Benchmark测试【容器内】 + +使用ascend-vllm性能测试工具 + +```shell +python benchmark_parallel.py --backend openai --host [主节点IP] --port [服务端口] --tokenizer [模型路径] --epochs 1 --parallel-num 192 --prompt-tokens 256 --output-tokens 256 +``` + +注意: --tokenizer指定的模型路径，要和启动推理服务时的model_path一模一样 + +也可使用vllm开源的性能测试工具 + + + +### 5.2 使用curl请求测试 + + Deepseek-R1请求样例（**请按照配置的LLM_PORT变量调整请求端口**） + +```cpp +curl http://localhost:8000/v1/completions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{ + "model": "/home/ds/deepseek-r1", + "prompt": "Mindspore is", + "max_tokens": 120, + "temperature": 0 + }' +``` +#### 注意： + +**目前还不支持设置seed，可能会导致服务崩溃** + +## 6. FAQ + +### 6.1 安装ascend驱动时显示Decompression fail + +缺少tar命令，需安装tar包 + + +### 6.2 运行部署时显示空间不足 + +> ![](./asserts/image10.png) + +请确保各个节点根目录有足够空间 + + +## 附录 + +### vllm-mindspore部分启动参数说明： + +| **启动参数** | **功能说明** | +| --------------------------------------------------- | ------------------------------- | +| /home/ckpt/qwen2.5-14B/ | 权重地址 | +| trust_remote_code | 允许执行模型的自定义代码 | +| tensor_parallel_size | tp并行数量设置 | +| max-num-seqs | 最大同时处理的输入batch数量 | +| block-size | kvcache每个block的大小 | +| gpu-memory-utilization | 模型占用的gpu内存大小 | +| max-num-batched-tokens | 最大能同时处理的token数量 | +| max-model-len | 单个输入最大的token数量 | + diff --git "a/doc/qwen/qwen\347\263\273\345\210\227-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" "b/doc/qwen/qwen\347\263\273\345\210\227-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" new file mode 100644 index 0000000..28ca1e0 --- /dev/null +++ "b/doc/qwen/qwen\347\263\273\345\210\227-300IDuo-\351\203\250\347\275\262\346\214\207\345\215\227.md" @@ -0,0 +1,203 @@ +# qwen系列-300IDuo-部署指南 + +## 1. 模型支持情况 + +| 模型 | 已支持规格 | +| ---- | ------------------------ | +| Qwen2.5 | 3B, 7B, 14B, 32B | +| Qwen3 | 4B, 8B, 14B, 32B | +| Qwen3-moe | 支持中 | +| Qwen2.5-VL | 支持中 | + +## 2. 模型权重获取 + +| 序号 | 检查项 | 详细说明 | +| ---- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| 2.A | 模型权重存储空间 | 下载权重时，需确保机器内/挂载盘中有足够的存储空间。
例： qwen2.5-14B需要至少30G的内存| +| 2.B | CPU侧内存 | 需确保CPU侧内存能够放下对应权重。
例：可通过free -h指令查看空闲cpu内存。
计算方式：free_mem >= (权重大小 / 机器数) * 1.3 （该计算方式待验证，但需要确保内存足够） | +| 2.C | 根据权重大小选择推理卡数 | 目前可支持tp4，tp2，单卡进行推理 | +| 2.D | 权重正确性检查 | 请确保权重的正确性，对比权重/tokenizer等文件与源文件的MD5或SHA256值。 | + +### 2.1 模型权重下载 + +可从huggingface获取对应权重，以下以qwen2.5-14B为例进行说明，权重下载链接为：[Qwen2.5-14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B) 。 + +下面以下载到`/home/ckpt/qwen2.5-14B` 目录为例。 + +#### 注意事项： +* 由于300IDuo不支持bfloat16的数据格式，将 `/home/ckpt/qwen2.5-14B/config.json` 中torch dtype设置成float16： `"torch_dtype": "float16",` + + +## 3. 驱动&固件准备 + +### 3.1 推荐版本 + +| 部件 | 社区版 | +| ------------------- | ----------- | +| Ascend HDK Driver | 24.1.rc3 | +| Ascend HDK Firmware | 7.5.0.1.129 | + +#### 3.1.1 hdk下载方式 + +**社区版本下载链接**：https://www.hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community?product=4&model=32&cann=8.0.0.alpha002&driver=1.0.RC2 + +该版本要求内核版本为5.10，安装前校验内核版本 + +```shell +# 可以使用如下命令获取环境上的驱动&固件版本信息 +npu-smi info -t board -i 1 | egrep -i "software|firmware" +``` + +![image-20250318153035798](../deepseek/asserts/image1.png) + +注意：在安装驱动和固件时，需要提前安装kernel-devel和kernel-headers包，且确保版本和服务器内核的版本保持一致 + +```shell +# 安装kernel-devel & kernel-headers +yum install -y kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r) +``` + +#### 3.1.2 驱动&固件安装 + +环境上没有昇腾驱动&固件，首次安装可采用以下方式： + +```shell +# 方式1： +# 驱动安装 +./Ascend-hdk--npu-driver__linux-.run --full --install-for-all +# 固件安装 +./Ascend-hdk--npu-firmware_.run --full + +# 方式2：需先下载部署插件包，该脚本在插件包内。参考4.1章节 +sh mindspore-deepseek/workspace/roles/prepare/files/lib/ascend_prepare.sh +# 安装后需要重启 +``` + +环境已有昇腾驱动&固件可跳过该步骤 + + +## 4. 部署步骤 + + +### 拉取镜像 + +```shell +# aarch64 +docker pull hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/aarch64/intelligence_boom:0.1.0-aarch64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 + +# x86_64 +docker pull hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/x86_64/intelligence_boom:0.1.0-x86_64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 +``` + +### 启动镜像 + +假设您的NPU设备安装在/dev/davinci[0-3]上，并且您的NPU驱动程序安装在/usr/local/Ascend上： + +```shell +docker run -it -u root --name=qwen --net=host --ipc=host --privileged=true \ + --device=/dev/davinci0 \ + --device=/dev/davinci1 \ + --device=/dev/davinci2 \ + --device=/dev/davinci3 \ + --device=/dev/davinci_manager \ + --device=/dev/devmm_svm \ + --device=/dev/hisi_hdc \ + -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ + -v /usr/local/Ascend/add-ons/:/usr/local/Ascend/add-ons/ \ + -v /usr/local/sbin/:/usr/local/sbin/ \ + -v /var/log/npu/slog/:/var/log/npu/slog \ + -v /var/log/npu/profiling/:/var/log/npu/profiling \ + -v /var/log/npu/dump/:/var/log/npu/dump \ + -v /var/log/npu/:/usr/slog \ + -v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf \ + hub.oepkgs.net/oedeploy/openeuler/aarch64/intelligence_boom:0.1.0-aarch64-300I-Duo-mindspore2.7-openeuler24.03-lts-sp2 \ + /bin/bash +``` +### 服务化部署 +镜像内已预置了部署脚本: + +```shell +export MS_ENABLE_LCCL=off #关闭多机lccl +export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AI_CPU" #通信下发优化 +export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 #指定可使用的ascend卡 + +vllm-mindspore serve "/home/ckpt/qwen2.5-14B/" --trust_remote_code --tensor_parallel_size=4 --max-num-seqs=256 --block-size=128 --gpu-memory-utilization=0.5 --max-num-batched-tokens=4096 --max-model-len=8192 2>&1 | tee log.txt +``` +启动参数的含义见**附录**，如果需要运行不同的模型，需要修改**权重路径**和**gpu-memory-utilization**(见FAQ 6.3)。 + + + +## 5. 服务化测试 + +### 5.1 使用Benchmark测试【容器内】 + +使用ascend-vllm性能测试工具 + +```shell +python benchmark_parallel.py --backend openai --host [主节点IP] --port [服务端口] --tokenizer [模型路径] --epochs 1 --parallel-num 192 --prompt-tokens 256 --output-tokens 256 +``` + +注意: --tokenizer指定的模型路径，要和启动推理服务时的model_path一模一样 + +也可使用vllm开源的性能测试工具 + + + +### 5.2 使用curl请求测试 + + qwen2.5-14B请求样例（**请按照配置的LLM_PORT变量调整请求端口**） + +```cpp +curl http://localhost:8000/v1/completions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{ + "model": "/home/ckpt/qwen2.5-14B", + "prompt": "Mindspore is", + "max_tokens": 120, + "temperature": 0 + }' +``` + +#### 注意： + +**目前还不支持设置seed，可能会导致服务崩溃** + +## 6. FAQ + +### 6.1 安装ascend驱动时显示Decompression fail + +缺少tar命令，需安装tar包 + + +### 6.2 运行部署时显示空间不足 + +> ![](../deepseek/asserts/image10.png) + +请确保各个节点根目录有足够空间 + +### 6.3 报错format_cast空间不足 + +在部署的模型权重较小时，如果gpu-memory-utilization设置的过大，会导致分配过大的kv cache，使得在300IDuo格式转换算子报错，以下列出推荐的gpu-memory-utilization设置： +| **权重大小** | **gpu-memory-utilization** | +| ------------- | ---------| +| 32B | 0.8 | +| 14B | 0.5 | +| 8B/7B/4B/3B | 0.3 | + + +## 附录 + +### vllm-mindspore部分启动参数说明： + +| **启动参数** | **功能说明** | +| --------------------------------------------------- | ------------------------------- | +| /home/ckpt/qwen2.5-14B/ | 权重地址 | +| trust_remote_code | 允许执行模型的自定义代码 | +| tensor_parallel_size | tp并行数量设置 | +| max-num-seqs | 最大同时处理的输入batch数量 | +| block-size | kvcache每个block的大小 | +| gpu-memory-utilization | 模型占用的gpu内存大小 | +| max-num-batched-tokens | 最大能同时处理的token数量 | +| max-model-len | 单个输入最大的token数量 | + + -- Gitee