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# 分离式部署
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大模型推理分为两个部分Prefill和Decode阶段，分别为计算密集型（Prefill）和存储密集型（Decode）两部分。将Prefill 和 Decode 分开部署在一定场景下可以提高硬件利用率，有效提高吞吐，降低整句时延，
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* Prefill阶段：处理输入的全部Token（如用户输入的Prompt），完成模型的前向传播（Forward），生成首token。
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* Decode阶段：从生成第首token后，采用自回归一次生成一个token，直到生成到stop token结束；设输出N✖️token，Decode阶段需要执行（N-1）次前向传播，只能串行执行，并且在生成过程中，需要关注的token数越来越多，计算量也逐渐增大。
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分离式部署核心是将Prefill 和 Decode 部署在不同的计算资源上，提高各自的利用率。要想实现分离式部署，不可避免的需要考虑Prefill 和 Decode 之间的通信问题。
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在实际推理过程中Prefill 需要将其计算得到的KV Cache 传输至Decode 实例，Decode 读取KV Cache 进行续推。
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## KV Cache 传输方式
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针对KV Cache 传输我们提供了2种传输方式，分别针对单机内与多机间的场景。
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### 单机内传输
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通过cudaMemcpyPeer进行单机内两个GPU之间KV Cache传输，时延低且吞吐高
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### 多机间传输
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针对多机之间的传输，通过高速网络RDMA传输KV Cache。 针对RDMA传输我们提供了高速传输的网络库`rdma_comm` 实现跨机的KV Cache传输。
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## PD 分离调度
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在全局调度器的基础上，FastDeploy 支持 PD 分离调度策略，专为大语言模型推理场景设计，将推理流程中的两个阶段解耦：
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* Prefill 阶段：构建 KV 缓存，计算密集，显存占用高但延迟低；
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* Decode 阶段：进行自回归解码，过程串行、耗时长但显存占用低。
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多实例情况下，每收到一条请求需要根据不同的策略将请求分配到不同的Prefill实例和Decode实例。通过角色分离（prefill 节点负责接收并处理请求，decode节点完成后续生成），可以更细粒度地控制资源分配、提高吞吐量与 GPU 利用率。
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## 使用说明
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### 单机分离式部署
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#### 在线推理服务
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使用如下命令进行服务部署
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**prefill 实例**
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```bash
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export FD_LOG_DIR="log_prefill"
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model ERNIE-4.5-300B-A47B-BF16 \
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--port 8180 --metrics-port 8181 \
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--engine-worker-queue-port 8182 \
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--cache-queue-port 8183 \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--quantization wint4 \
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--splitwise-role "prefill"
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```
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**decode 实例**
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```bash
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export FD_LOG_DIR="log_decode"
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
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# 注意innode-prefill-ports指定为Prefill服务的engine-worker-queue-port
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model ERNIE-4.5-300B-A47B-BF16 \
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--port 8184 --metrics-port 8185 \
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--engine-worker-queue-port 8186 \
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--cache-queue-port 8187 \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--quantization wint4 \
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--innode-prefill-ports 8182 \
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--splitwise-role "decode"
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```
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注意在请求单机PD分离服务时，**用户需请求Decode服务的端口**。
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#### 离线推理服务
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参考`fastdeploy/demo` 目录下 `offline_disaggregated_demo.py` 示例代码，进行离线推理服务部署
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### 多机分离式部署
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#### 前置依赖 Redis
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* 使用`conda`安装
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```bash
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# 安装
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conda install redis
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# 启动
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nohup redis-server > redis.log 2>&1 &
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```
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* 使用`apt`安装
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```bash
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# 安装
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sudo apt install redis-server -y
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# 启动
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sudo systemctl start redis-server
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```
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* 使用`yum`安装
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```bash
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# 安装
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sudo yum install redis -y
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# 启动
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sudo systemctl start redis
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```
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#### 在线推理服务
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多机部署时需要确认当前网卡是否支持RDMA，并且需要集群中所有节点网络互通。
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**注意**：
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* `KVCACHE_RDMA_NICS` 指定当前机器的RDMA网卡，多个网卡用逗号隔开。
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**prefill 实例**
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```bash
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export FD_LOG_DIR="log_prefill"
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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export KVCACHE_RDMA_NICS="mlx5_2,mlx5_3,mlx5_4,mlx5_5"
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model ERNIE-4.5-300B-A47B-BF16 \
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--port 8180 --metrics-port 8181 \
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--engine-worker-queue-port 8182 \
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--cache-queue-port 8183 \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--quantization wint4 \
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--cache-transfer-protocol "rdma,ipc" \
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--rdma-comm-ports "7671,7672,7673,7674" \
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--pd-comm-port "2334" \
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--splitwise-role "prefill" \
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--scheduler-name "splitwise" \
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||
--scheduler-host "127.0.0.1" \
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--scheduler-port 6379 \
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||
--scheduler-ttl 9000
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```
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**decode 实例**
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```bash
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export FD_LOG_DIR="log_decode"
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
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||
export KVCACHE_RDMA_NICS="mlx5_2,mlx5_3,mlx5_4,mlx5_5"
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model ERNIE-4.5-300B-A47B-BF16 \
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--port 8184 --metrics-port 8185 \
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--engine-worker-queue-port 8186 \
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--cache-queue-port 8187 \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--quantization wint4 \
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--scheduler-name "splitwise" \
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--cache-transfer-protocol "rdma,ipc" \
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--rdma-comm-ports "7671,7672,7673,7674" \
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--pd-comm-port "2334" \
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--scheduler-host "127.0.0.1" \
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--scheduler-port 6379 \
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--scheduler-ttl 9000
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--splitwise-role "decode"
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```
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### 参数说明
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* --splitwise-role: 指定当前服务为prefill还是decode
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* --cache-queue-port: 指定cache服务的端口，用于prefill和decode服务通信
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#### 单机参数说明
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* --inner-prefill-ports: 仅需Decode实例填写，指定需要连接的prefill实例的端口列表
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#### 多机参数说明
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* --cache-transfer-protocol: 指定KV Cache传输协议，支持ipc和rdma，默认ipc
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* --scheduler-name: PD分离情况下为splitwise
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* --scheduler-host: 连接的redis地址
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* --scheduler-port: 连接的redis端口
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* --scheduler-ttl: 指定redis的ttl时间，单位为秒
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* --pd-comm-port: 指定pd通信的端口
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* --rdma-comm-ports: 指定RDMA通信的端口，多个端口用逗号隔开，数量与卡数一致
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