使用kubectl部署PD分离服务示例

脚本介绍

本节使用mindie-service安装目录(examples/kubernetes_deploy_scripts)中的脚本实现一键式部署和卸载MindIE PD分离集群功能,集群管理员用户可参考这些脚本文件线下使用K8s kubectl工具操作集群。

集群管理员用户只需在管理节点完成启动脚本编写、业务配置和kubernetes配置,然后调用部署脚本,实现自动下发业务配置和启动脚本,自动全局ranktable生成,以及自动调度Pod到计算节点。

脚本文件目录结构如下所示:

├── boot_helper
│   ├── boot.sh
│   ├── get_group_id.py
│   └── update_mindie_server_config.py
├── chat.sh
├── conf
├── delete.sh
├── deployment
│   ├── mindie_ms_controller.yaml
│   ├── mindie_ms_coordinator.yaml
│   ├── mindie_server_heterogeneous.yaml
│   └── mindie_server.yaml
├── deploy.sh
├── generate_stream.sh
├── gen_ranktable_helper
│   ├── gen_global_ranktable.py
│   └── global_ranktable.json
└── log.sh

关键目录及文件解释如下所示:

操作步骤

以llama3-8b模型为例,每个实例配置2张卡,配置4个实例。部署样例如下所示,以下操作均在部署脚本路径下完成:

  1. 进入集群管理节点宿主机,首次部署用户需创建mindie命名空间。

    kubectl create namespace mindie

  2. 在宿主机上将mindie-service发布件run包安装到用户指定目录,取出其中conf目录的config.json、ms_controller.json、ms_coordinator.json和http_client_ctl.json文件拷贝到脚本conf目录。
  3. 配置MindIE MS Controller组件的启动配置文件ms_controller.json,其配置文件详细说明请参见配置说明

    PD场景下需配置为PD分离部署模式:

    deploy_mode="pd_separate"

    配置文件ms_controller.json中的“default_p_rate”“default_d_rate”参数分别控制集群中P节点和D节点数量的比值,默认均为0,根据模型、硬件、服务信息等自动决策最佳配比,也可以根据场景分别设置为P和D节点的实际数量。

  4. 配置MindIE MS Coordinator组件的启动配置文件ms_coordinator.json,其配置文件详细说明请参见配置说明

    PD场景下需配置为PD分离部署模式:

    deploy_mode="pd_separate"

  5. 配置MindIE Server服务启动的config.json配置文件,PD分离服务部署模式需要配置以下参数,具体参数解释请参见配置参数说明

    • modelName:模型名配置,关联模型权重文件的模型,如配置为llama3-8b。
    • modelWeightPath:模型权重文件目录配置,默认情况下脚本会挂载物理机的/data目录,modelWeightPath需配置为/data路径下的模型权重路径,确保集群可调度Ascend计算节点在该路径下存在模型文件。
    • worldSize:配置一个P/D实例占用的NPU卡数;例如配置为“2”,表示使用两张卡。
    • npuDeviceIds:卡号配置成从0开始编号,总数与worldSize一致,如配置为[[0,1]]。
    • inferMode:配置为dmi。

  6. 配置http_client_ctl.json配置文件,该配置文件为集群启动、存活、就绪探针HTTP客户端工具的配置文件,具体参数解释请参见表4

    “tls_enable”参数为控制是否使用HTTPS的开关,若集群内MindIE组件使用了HTTPS接口,需设置“tls_enable”“true”,并导入证书到容器内,配置相应的证书路径。如使用HTTP接口,则设置“tls_enable”“false”,无需准备证书文件。

    建议用户打开tls_enable,确保通信安全;如果关闭则存在较高的网络安全风险。

  7. 配置kubernetes Deployment。

    在部署脚本目录中的deployment目录下找到mindie_server.yaml、mindie_ms_coordinator.yaml和mindie_ms_controller.yaml文件。

    用户在使用kubetl部署deployment时,可修改deployment的配置yaml文件,请避免使用危险配置,确保使用安全镜像(非root权限用户),配置Pod安全上下文,挂载安全路径(非软链接,非系统危险路径,非业务敏感路径)并设置了安全的文件目录权限。本脚本仅作为一个部署参考,Pod容器的安全性由用户自行保证,实际生产环境请针对镜像和Pod安全进行加固。

    • mindie_server.yaml主要配置的字段如下所示:
      • replicas: 配置P和D的总实例数,4个实例即配置为4。
      • huawei.com/Ascend910:配置一个P/D实例占用的NPU卡数,与MindIE Serve的config.json配置文件中worldSize参数配置的卡数保持一致。
      • image:配置镜像名。
      • livenessProbe:存活探针,当服务启动时间较长时,则需要延迟存活检测开始时间,配置initialDelaySeconds为合理值。
      • nodeSelector:节点选择,配置期望调度的节点,通过节点标签实现。
    • mindie_ms_coordinator.yaml和mindie_ms_controller.yaml文件主要关注image镜像名的修改。

      另外,mindie_ms_coordinator.yaml文件还需特别关注livenessProbe(存活探针)参数,在高并发推理请求场景下,可能会因为探针超时,从而被K8s识别为Pod不存活,导致K8s重启Coordinator容器,建议用户谨慎开启livenessProbe(存活探针)。

  8. 配置启动脚本boot.sh。

    MindIE Server环境变量配置为PD部署模式:

    export PD_MODE=0

  9. 拉起PD集群。

    配置容器内mindie安装的目录:根据制作镜像时实际的安装路径,修改MINDIE_USER_HOME_PATH的value值,如安装路径是/xxx/Ascend/mindie, 则配置为/xxx 。

    export MINDIE_USER_HOME_PATH={镜像的安装路径}
    使用以下命令拉起集群。
    bash deploy.sh

    执行命令后,会同步等待global_ranktable.json生成完成,如长时间处于阻塞状态,请ctrl+c中断后查看集群Pod状态,进行下一步的调试定位。

    global_ranktable.json样例如下所示,样例中参数解释如表1所示。

    {
      "version": "1.0",
      "status": "completed",
      "server_group_list": [
        {
          "group_id": "0",
          "server_count": "1",
          "server_list": [
            {
              "server_id": "coordinator",
              "server_ip": "xxx.xxx.xxx.1"
            }
          ]
        },
        {
          "group_id": "1",
          "server_count": "1",
          "server_list": [
            {
              "server_id": "controller",
              "server_ip": "xxx.xxx.xxx.1"
            }
          ]
        },
        {
          "group_id": "2",
          "server_count": "2",
          "server_list": [
            {
              "server_id": "server",
              "server_ip": "xxx.xxx.xxx.1",
              "device": [
                {
                  "device_id": "0",
                  "device_ip": "xxx.xxx.xxx.1"
                }
              ]
            },
            {
              "server_id": "server",
              "server_ip": "xxx.xxx.xxx.2",
              "device": [
                {
                  "device_id": "1",
                  "device_ip": "xxx.xxx.xxx.2"
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
    
    表1 global_ranktable.json文件参数解释

    参数

    类型

    描述

    version

    string

    HCCL-Controller的版本号。

    status

    string

    集群信息表的状态。

    • completed:部署完成。
    • initializing:初始化中。

    group_id

    string

    各组件的ID。

    • 0:存储Coordinator的部署信息。
    • 1:存储Controller的部署信息。
    • 2:存储Server的部署信息。

    server_count

    string

    各组件的节点总数。

    server_list

    json对象数组

    各组件的节点部署信息。

    • 最多包含1个Coordiantor实例,列表有效长度[0, 1]
    • 最多包含96个Server实例,列表有效长度[0, 96]

    server_id

    string

    组件节点的主机ID。

    server_ip

    string

    组件节点的IP地址。

    device

    json对象数组

    NPU设备信息,仅MindIE Server有此属性。列表有效长度[1, 128]。

    device_id

    string

    NPU的设备ID,即Server所在Pod内可见的卡设备的序列ID。

    device_ip

    string

    NPU的IP地址。

    • 如果部署失败,则需要参见12卸载集群后重新部署。
    • 集群默认刷新挂载到容器内的configmap的频率是60s,如遇到容器内打印“status of ranktable is not completed”日志信息的时间偏久,可在每个待调度的计算节点修改kubelet同步configmap的周期,即修改/var/lib/kubelet/config.yaml中的syncFrequency参数,将周期减少到5s,注意此修改可能影响集群性能。
      syncFrequency: 5s

      然后使用以下命令重启kubelet:

      swapoff -a
      systemctl restart  kubelet.service
      systemctl status kubelet
    • 确保Docker配置了标准输出流写入到文件的最大规格,防止磁盘占满导致Pod被驱逐。

      需在待部署服务的计算节点上修改Docker配置文件后重启Docker:

      1. 使用以下命令打开daemon.json文件。
        vim /etc/docker/daemon.json
        在daemon.json文件中添加日志选项“log-opts”,具体内容如下所示。
        "log-opts":{"max-size":"500m", "max-file":"3"}

        参数解释:

        max-size=500m:表示一个容器日志大小上限是500M。

        max-file=3:表示一个容器最多有三个日志,超过会自动滚动更新。

      2. 使用以下命令重启Docker.
        systemctl daemon-reload
        systemctl restart docker

  10. 使用kubectl命令查看PD集群状态。

    kubectl get pods -n mindie

    如启动4个MindIE Server实例,回显如下所示:

    NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP               NODE       NOMINATED NODE   READINESS GATES
    mindie-ms-controller-7845dcd697-h4gw7    1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx    ubuntu10   <none>           <none>
    mindie-ms-coordinator-6bff995ff8-l6fwz   1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx    ubuntu10   <none>           <none>
    mindie-server-7b795f8df9-2xvh4           1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx   ubuntu     <none>           <none>
    mindie-server-7b795f8df9-j4z7d           1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx   ubuntu     <none>           <none>
    mindie-server-7b795f8df9-v2tcz           1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx   ubuntu     <none>           <none>
    mindie-server-7b795f8df9-vl9hv           1/1     Running   0          145m   xx.xx.xx.xx   ubuntu     <none>           <none>
    • 以mindie-ms-controller开头的为MindIE MS的Controller控制器组件。
    • 以mindie-ms-coordinator开头的为MindIE MS的Coordinator调度器组件。
    • 以mindie-server开头的为MindIE Server推理服务组件。

    如观察Pod进入Running状态,表示Pod容器已成功被调度到节点并正常启动,但还需要进一步确认业务程序是否启动成功。

    • 通过脚本示例提供的log.sh脚本可查询这些Pod的标准输出日志,查看程序是否出现异常:
      bash log.sh
    • 如需要查询具体某个Pod(如上面mindie-server-7b795f8df9-vl9hv)的日志,则执行以下命令:
      kubectl logs mindie-server-7b795f8df9-vl9hv -n mindie
    • 如需要进入容器查找更多定位信息,则执行以下命令:
      kubectl exec -it mindie-server-7b795f8df9-vl9hv -n mindie -- bash
    • 如需确认的P,D对应的Pod,待MindIE MS Controller组件启动(如上面mindie-ms-controller-7845dcd697-h4gw7处于READY 1/1状态)后,执行以下命令:
      kubectl logs mindie-ms-controller-7845dcd697-h4gw7 -n mindie | grep UpdateServerInfo

      查询到P节点和D节点的Pod IP,并结合上面查询Pod状态命令回显的IP可找到对应的Pod。

  11. 通过脚本示例提供的generate_stream.sh发起流式推理请求。

    修改generate_stream.sh中的IP地址为当前节点的IP地址,如Coordinator组件启用了HTTPS,需要配置相关的证书;如使用HTTP,需修改脚本中的HTTPS为HTTP,并删除证书相关配置。
    bash generate_stream.sh

  12. 卸载PD集群。

    如需停止PD服务或者修改业务配置重新部署实例,需要调用以下命令卸载已部署的实例,重新部署请执行9
    bash delete.sh