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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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6.2 KiB
6.2 KiB
昆仑芯 XPU
要求
- OS：Linux
- Python：3.10
- XPU 型号：P800
- XPU 驱动版本：≥ 5.0.21.10
- XPU 固件版本：≥ 1.31
已验证的平台：
- CPU：INTEL(R) XEON(R) PLATINUM 8563C / Hygon C86-4G 7490 64-core Processor
- 内存：2T
- 磁盘：4T
- OS：CentOS release 7.6 (Final)
- Python：3.10
- XPU 型号：P800（OAM 版）
- XPU 驱动版本：5.0.21.10
- XPU 固件版本：1.31
注： 目前只验证过 INTEL 或海光 CPU OAM 版 P800 服务器，暂未验证其它 CPU 和 PCIe 版 P800 服务器。
1. 使用 Docker 安装（推荐）
mkdir Work
cd Work
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy-xpu:2.0.0
docker run --name fastdeploy-xpu --net=host -itd --privileged -v $PWD:/Work -w /Work \
ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy-xpu:2.0.0 \
/bin/bash
docker exec -it fastdeploy-xpu /bin/bash
2. 使用 Pip 安装
安装 PaddlePaddle
python -m pip install paddlepaddle-xpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/xpu-p800/
或者您也可以安装最新版 PaddlePaddle（不推荐）
python -m pip install --pre paddlepaddle-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/xpu-p800/
安装 FastDeploy（注意不要通过 pypi 源安装）
python -m pip install fastdeploy-xpu==2.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-xpu-p800/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
或者你也可以安装最新版 FastDeploy（不推荐）
python -m pip install --pre fastdeploy-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-xpu-p800/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
3. 从源码编译安装
安装 PaddlePaddle
python -m pip install paddlepaddle-xpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/xpu-p800/
或者您也可以安装最新版 PaddlePaddle（不推荐）
python -m pip install --pre paddlepaddle-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/xpu-p800/
下载昆仑编译套件 XTDK 和 XVLLM 预编译算子库并设置路径
# XTDK
wget https://klx-sdk-release-public.su.bcebos.com/xtdk_15fusion/dev/3.2.40.1/xtdk-llvm15-ubuntu2004_x86_64.tar.gz
tar -xvf xtdk-llvm15-ubuntu2004_x86_64.tar.gz && mv xtdk-llvm15-ubuntu2004_x86_64 xtdk
export CLANG_PATH=$(pwd)/xtdk
# XVLLM
wget https://klx-sdk-release-public.su.bcebos.com/xinfer/daily/eb/20250624/output.tar.gz
tar -xvf output.tar.gz && mv output xvllm
export XVLLM_PATH=$(pwd)/xvllm
或者你也可以下载最新版 XTDK 和 XVLLM（不推荐）
XTDK: https://klx-sdk-release-public.su.bcebos.com/xtdk_15fusion/dev/latest/xtdk-llvm15-ubuntu2004_x86_64.tar.gz
XVLLM: https://klx-sdk-release-public.su.bcebos.com/xinfer/daily/eb/latest/output.tar.gz
下载 FastDelpoy 源码，切换到稳定分支或 TAG，开始编译并安装：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
git checkout <tag or branch>
cd FastDeploy
bash build.sh
编译后的产物在 FastDeploy/dist 目录下。
验证是否安装成功
python -c "import paddle; paddle.version.show()"
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
python -c "from paddle.jit.marker import unified"
python -c "from fastdeploy.model_executor.ops.xpu import block_attn"
如果上述步骤均执行成功，代表 FastDeploy 已安装成功。
快速开始
P800 支持 ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle 模型采用以下配置部署（注意：不同配置在效果、性能上可能存在差异）。
- 32K WINT4 8 卡（推荐）
- 128K WINT4 8 卡
- 32K WINT4 4 卡
OpenAI 兼容服务器
您还可以通过如下命令，基于 FastDeploy 实现 OpenAI API 协议兼容的服务器部署。
启动服务
基于 WINT4 精度和 32K 上下文部署 ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle 模型到 8 卡 P800 服务器（推荐）
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
--model baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle \
--port 8188 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 32768 \
--max-num-seqs 64 \
--quantization "wint4" \
--gpu-memory-utilization 0.9
基于 WINT4 精度和 128K 上下文部署 ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle 模型到 8 卡 P800 服务器
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
--model baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle \
--port 8188 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 131072 \
--max-num-seqs 64 \
--quantization "wint4" \
--gpu-memory-utilization 0.9
基于 WINT4 精度和 32K 上下文部署 ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle 模型到 4 卡 P800 服务器
export XPU_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3"
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
--model baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle \
--port 8188 \
--tensor-parallel-size 4 \
--max-model-len 32768 \
--max-num-seqs 64 \
--quantization "wint4" \
--gpu-memory-utilization 0.9
更多参数可以参考 参数说明。
请求服务
您可以基于 OpenAI 协议，通过 curl 和 python 两种方式请求服务。
curl -X POST "http://0.0.0.0:8188/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user", "content": "Where is the capital of China?"}
]
}'
import openai
host = "0.0.0.0"
port = "8188"
client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key="null")
response = client.completions.create(
model="null",
prompt="Where is the capital of China?",
stream=True,
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].text, end='')
print('\n')
response = client.chat.completions.create(
model="null",
messages=[
{"role": "user", "content": "Where is the capital of China?"},
],
stream=True,
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta:
print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
print('\n')
OpenAI 协议的更多说明可参考文档 OpenAI Chat Compeltion API，以及与 OpenAI 协议的区别可以参考 兼容 OpenAI 协议的服务化部署。