随着 ChatGPT 的现象级走红，引领了AI大模型时代的变革，从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时，中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前也分享过一些国产 AI 芯片 和 AI 框架。

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• 大模型国产化适配8-基于昇腾MindIE推理工具部署Qwen-72B实战（推理引擎、推理服务化）

另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github：llm-action，有需要的朋友自取。

在华为昇腾LLM落地可选解决方案中，我们曾介绍过MindIE，并且前段时间MindIE 1.0.RC1已经发布，本文主要将对其进行实战演练。

MindIE 简介

MindIE（Mind Inference Engine，昇腾推理引擎）是华为昇腾针对AI全场景业务的推理加速套件。通过分层开放AI能力，支撑用户多样化的AI业务需求，使能百模千态，释放昇腾硬件设备算力。向上支持多种主流AI框架，向下对接不同类型昇腾AI处理器，提供多层次编程接口，帮助用户快速构建基于昇腾平台的推理业务。主要包括模型推理引擎 MindIE 和模型服务化 MindIE-Service。

从算子、模型、应用三大维度，全面加速推理部署。

模型推理引擎：MindIE

MindIE 作为一个模型推理引擎，提供了针对大语言模型和SD模型特定的优化。

模型服务化：MindIE-Service

MindIE-Service 作为一个模型服务化框架，主要包含如下几个部分：

• MindIE-MS：服务策略管理，提供运维监控能力。
• MindIE-Server：推理服务端，提供模型服务化能力。
• MindIE-Client：提供推理客户端标准API，简化用户服务调用。

MindIE推理引擎之上，除了可以使用MindIE-Service，还支持第三方服务化框架，如TGI。

支持的模型

目前 1.0.RC1 版本支持的模型有 baichuan、bloom、deepseek、internlm、mixtral、qwen2、starcoder、aquila、chatglm、gpt_neox、llama、qwen、telechat。

可以看到，对主流大模型的支持还是挺全的。同时，目前接口层面提供了对于流式的支持，但是目前还不支持多轮对话，需要通过一些折衷方法进行处理。

华为 Atlas 推理卡形态

目前，华为 Atlas 推理系列硬件产品有三种形态：

• 边缘模块边缘盒子形态
• 标卡形态
• 服务器形态

环境准备

推理卡准备

目前 MindIE 1.0.RC1 推荐使用两种推理卡：

• Atlas 800I A2：适用于时延敏感及高吞吐需求场景
• Atlas 300I Duo：非时延敏感及低成本建设场景

下载镜像

MindIE 已经提供了适配了 Atlas 800I A2 推理服务器、Atlas 300I Duo 推理卡的镜像，根据自己的卡型号找到对应的版本进行下载即可。

下载地址：mindie

下载命令：

# 获取登录访问权限，输入已设置的“镜像下载凭证”,如果未设置或凭证超过24小时过期,请点击登录用户名下拉设置镜像下载凭证
docker login -u 157xxxx4031 ascendhub.huawei.com

# 下载镜像 
docker pull ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/mindie:1.0.RC1-800I-A2-aarch64

下载模型

以 Qwen-72B-Chat 模型为例，从 HF 上下载 Qwen-72B-Chat 模型，其他 HF 上面的模型与之类似，就不一一演示了。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat
cd Qwen-72B-Chat
git reset --hard 6eb5569

如果网络不好，可以通过 HF 镜像站进行下载。

pip install -U huggingface_hub

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 自行替换 Token
nohup huggingface-cli download --token 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 --resume-download Qwen/Qwen-72B-Chat --local-dir Qwen-72B-Chat --local-dir-use-symlinks False > qwen-72b.log 2>&1 &

环境安装

创建并进入容器：

docker run --name mindie-dev -it -d --net=host --ipc=host \
--shm-size=50g \
--privileged=true \
-w /home \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci1 \
--device=/dev/davinci2 \
--device=/dev/davinci3 \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/hisi_hdc \
--device=/dev/devmm_svm \
--entrypoint=bash \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin \
-v /home:/home \
-v /tmp:/tmp \
-v /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime \
ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/mindie:1.0.RC1-800I-A2-aarch64

# 进入容器
docker exec -itu root mindie-dev bash

安装昇腾CANN软件栈。

cd /opt/package
# 安装CANN包
source install_and_enable_cann.sh

若退出后重新进入容器，则需要重新加载 CANN 环境变量，执行以下三行命令。

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/mindie/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/llm_model/set_env.sh

基于 MindIE 部署 Baichuan2-7B

第一步：修改配置

修改配置文件/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json：

对于 Baichuan2-7B ，使用四卡进行并行推理进行测试：

{
    "OtherParam":
    {
        "ResourceParam" :
        {
            "cacheBlockSize" : 128,
            "preAllocBlocks" : 4
        },
        "LogParam" :
        {
            "logLevel" : "Info",
            "logPath" : "/logs/mindservice.log"
        },
        "ServeParam" :
        {
            "ipAddress" : "127.0.0.1",
            "port" : 1025,
            "maxLinkNum" : 300,
            "httpsEnabled" : false,
            "tlsCaPath" : "security/ca/",
            "tlsCaFile" : ["ca.pem"],
            "tlsCert" : "security/certs/server.pem",
            "tlsPk" : "security/keys/server.key.pem",
            "tlsPkPwd" : "security/pass/mindie_server_key_pwd.txt",
            "kmcKsfMaster" : "tools/pmt/master/ksfa",
            "kmcKsfStandby" : "tools/pmt/standby/ksfb",
            "tlsCrl" : "security/certs/server_crl.pem"
        }
    },
    "WorkFlowParam":
    {
        "TemplateParam" :
        {
            "templateType": "Standard",
            "templateName" : "Standard_llama",
            "pipelineNumber" : 1
        }
    },
    "ModelDeployParam":
    {
        "maxSeqLen" : 2560,
        "npuDeviceIds" : [[0,1,2,3]],
        "ModelParam" : [
            {
                "modelInstanceType": "Standard",
                "modelName" : "baichuan2-7b",
                "modelWeightPath" : "/home/aicc/model_from_hf/Baichuan2-7B-Chat",
                "worldSize" : 4,
                "cpuMemSize" : 5,
                "npuMemSize" : 16,
                "backendType": "atb"
            }
        ]
    },
    "ScheduleParam":
    {
        "maxPrefillBatchSize" : 50,
        "maxPrefillTokens" : 8192,
        "prefillTimeMsPerReq" : 150,
        "prefillPolicyType" : 0,
        "decodeTimeMsPerReq" : 50,
        "decodePolicyType" : 0,
        "maxBatchSize" : 200,
        "maxIterTimes" : 512,
        "maxPreemptCount" : 200,
        "supportSelectBatch" : false,
        "maxQueueDelayMicroseconds" : 5000
    }
}

常用参数说明：

• 资源参数：ResourceParam
• cacheBlockSize：kvcache block的size大小。建议取值128，其他值建议取为2的n次幂。
• preAllocBlocks：预分配策略：给请求分配好block数量。
• 日志参数：LogParam
• logLevel：日志级别
• logPath：日志保存路径。相对路径，代码中会取到工程的绝对路径，最后 拼接而成。目前只支持修改日志文件名，即logPath必须配置为"/logs/xxxx"，其中xxxx为日志。名称。
• 服务参数：ServeParam
• ipAddress：传给http服务启动TCP的参数，节点具有的IP地址。不建议绑定为0.0.0.0。
• port：传给http服务启动TCP的参数，端口号。保证端口号无冲突。
• maxLinkNum：http的请求并发数。EndPoint支持的最大并发请求数。
• httpsEnabled：是否开启https通信。建议值true，为false时，后续参数忽略。
• ScheduleParam 参数
• prefillPolicyType：prefill阶段的调度策略。0：FCFS，先来先服务。1：STATE， prefill阶段优先执行未被抢占和换出的请求。3：MLFQ，多级反馈队列。其中， 3是0/1的组合。
• decode阶段的调度策略：0：FCFS，先来先服务。1：STATE， decode阶段优先执行未被抢占和换出的请求。3：MLFQ，多级反馈队列。其中， 3是0/1的组合。
• maxQueueDelayMicroseconds：队列等待时间，单位：us。
• maxBatchSize：最大decode batch size。
• 模型部署参数：ModelDeployParam
• modelName：模型名称
• maxSeqLen：最大序列长度。输入的长度+输出的长度<=maxSeqLen，用户根据自己的推理场景选择maxSeqLen。
• npuMemSize：NPU中可以用来申请kv cache的size上限。单位：GB。建议值：8。快速计算公式：npuMemSize=(总空闲-权重/NPU卡数-后处理占用)*系数，其中系数取0.8。
• cpuMemSize：CPU中可以用来申请kv cache的size上限。单位：GB。建议值：5。当“ supportSwapPolicy” =“false”，可以配置为0。
• worldSize：启用几张卡推理。目前llama-65b至少启用四张NPU卡。
• npuDeviceIds：启用哪几张卡。对于每个模型实例分配的npuIds。
• modelWeightPath：模型权重路径。路径必须存在。
• modelInstanceType：模型类型，普通推理："Standard" ，假模型："StandardMock"。
• backendType：当前对接后端类型，大小写不敏感。可选："atb"、"mindformer"、"torchair"等。

第二步：启动服务

通过启动脚本部署模型服务：

export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/llm_model:$PYTHONPATH
cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin
./mindieservice_daemon

第三步：发送HTTP请求

目前 MindIE-Service 的 API 接口兼容 OpenAI、vLLM、HuggingFace Text Generation Inference 、NVIDIA Triton Inference Server 推理框架。

• OpenAI: /v1/chat/completions
• vLLM: /generate
• HuggingFace TGI: /generate、/generate_stream
• NVIDIA Triton Inference Server：
• /v2/models/${MODEL_NAME}[/versions/${MODEL_VERSION}]/infer
• v2/models/${MODEL_NAME}[/versions/${MODEL_VERSION}]/generate
• v2/models/${MODEL_NAME}[/versions/${MODEL_VERSION}]/generate_stream

OpenAI 格式接口请求：

curl "http://127.0.0.1:1025/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "baichuan2-7b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "如何养生？"
      }
    ],
    "max_tokens":128
  }'

请求体的详细字段说明请参考OpenAI官网。

响应结果：

{
  "id": "2",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1714293477,
  "model": "baichuan2-7b",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\n养生是指通过调整饮食、锻炼、作息、心理等方面，达到预防疾病、延缓衰老、提高生活质量的目的。以下是一些建议：\n\n1. 均衡饮食：保持饮食多样化，摄入足够的蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质。多吃蔬菜、水果、全谷类食物，适量摄入肉类、鱼类、蛋类和奶制品。\n\n2. 规律作息：保持充足的睡眠，每晚7-9小时为宜。避免熬夜，尽量保持规律的作息。\n\n3. 适量锻炼：每周至少进行150分钟的中等强度有氧运动，如快走、慢跑、游泳等。此外，"
      },
      "finish_reason": "length"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 3,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 131
  }
}

TGI 格式接口请求：

curl -H "Accept: application/json" -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{
  "inputs": "如何才能拥有性感的身材?",
  "parameters": {
    "do_sample": true,
    "frequency_penalty": 0.1,
    "temperature": 0.5,
    "top_k": 10,
    "top_n_tokens": 5,
    "max_new_tokens": 256
  }
}' http://127.0.0.1:1025/generate

请求体的详细字段说明请参考TGI官网。

响应结果：

{
  "generated_text": "\n拥有性感的身材需要时间、毅力和计划。以下是一些建议，帮助你塑造性感的身材：\n\n1. 设定目标：确定你想要达到的体重和身材目标。确保目标具体、可衡量、可实现、相关和有时间限制（SMART）。\n\n2. 健康饮食：保持均衡的饮食，摄入足够的蛋白质、碳水化合物、脂肪、维生素和矿物质。避免过多摄入高热量、高脂肪和高糖的食物。\n\n3. 规律锻炼：每周至少进行150分钟的中等强度有氧运动，如快走、慢跑、游泳或骑自行车。此外，每周至少进行两次全身肌肉锻炼，如举重、俯卧撑、深蹲等。\n\n4. 保持水分：每天喝足够的水，以保持身体正常运作。避免过多摄入含糖饮料和咖啡因。\n\n5. 睡眠充足：每晚保证7-9小时的高质量睡眠。保持规律的作息时间，避免过度劳累。\n\n6. 减轻压力：学会应对压力，避免通过暴饮暴食或过度锻炼来应对压力。尝试进行冥想、瑜伽或深呼吸练习来减轻压力。\n\n7. 保持积极：保持积极的心态，相信自己能够达到目标。与他人分享你的进展，寻求支持和鼓励。\n\n8. 逐步改变：不要"
}

基于 MindIE 部署 ChatGLM3-6B

对于 ChatGLM3-6B， 使用两卡进行并行推理：

{
    "ModelDeployParam":
    {
        "maxSeqLen" : 2560,
        "npuDeviceIds" : [[0,1]],
        "ModelParam" : [
            {
                "modelInstanceType": "Standard",
                "modelName" : "chatglm3-6b",
                "modelWeightPath" : "/workspace/aicc/model_from_hf/chatglm3-6b-chat-full",
                "worldSize" : 2,
                "cpuMemSize" : 5,
                "npuMemSize" : 16,
                "backendType": "atb"
            }
        ]
    }
}

基于 MindIE 部署 Qwen-72B

对于 Qwen-72B，直接使用8卡进行并行推理：

这里一定要注意，目前npuMemSize不可设置太大了。npuMemSize 表示 NPU中可以用来申请kv cache的size上限。单位：GB。快速计算公式：npuMemSize=(总空闲-权重/NPU卡数-后处理占用)*系数，其中系数取0.8。

假设权重保存为FP16，Atlas 800I A2 推理服务器单卡为32G，片上系统大约有2-3G。因此，Qwen-72B的npuMemSize大约为：（32G-3G-(722)/8--后处理占用）0.8 约等于 10G 。

{
    "ModelDeployParam":
    {
        "maxSeqLen" : 2560,
        "npuDeviceIds" : [[0,1,2,3,4,5,6,7]],
        "ModelParam" : [
            {
                "modelInstanceType": "Standard",
                "modelName" : "qwen-72b",
                "modelWeightPath" : "/home/aicc/model_from_hf/qwen-72b-chat-hf",
                "worldSize" : 8,
                "cpuMemSize" : 5,
                "npuMemSize" : 10,
                "backendType": "atb"
            }
        ]
    }
}

结语

本文简要介绍了基于昇腾 MindIE 推理工具部署Baichuan2-7B、ChatGLM3-6B、Qwen-72B，可以看到基于 MindIE 进行推理部署是相当简单的。

参考文档：

• MindIE 官网
• MindIE 镜像