使用kubectl部署服务示例
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- 该示例支持部署单机版的mindie_server、ms_coordiantor、ms_controller。
Atlas 800I A2 推理产品 需要配置卡IP并安装MindCluster中的HCCL-Controller组件;Atlas 300I Duo 推理卡+Atlas 800 推理服务器(型号:3000)无需配置和安装。- 当前部署脚本不支持NPU故障重调度场景。
本小节使用mindie-service run包安装目录下(./mindie-service/latest/examples/kubernetes_deploy_scripts)中的脚本实现调用kubectl进行服务部署,脚本提供一键式部署和卸载单机形态集群功能,集群管理员用户可参考这些脚本线下使用K8s kubectl工具部署服务。
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K8s配置,再调用部署脚本,实现自动下发业务配置和启动脚本,自动生成包含节点设备信息的ranktable,并调度Pod到计算节点。
脚本文件所在目录结构如下所示:
├── 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:
- conf:MindIE MS和MindIE Server的主要业务配置文件,PD分离管理调度策略和模型相关配置。
- boot_helper:包含容器启动脚本boot.sh,获取group_id,刷新环境变量到配置文件,设置启动程序的环境变量等,用户可根据需要在这里调整日志等级等,环境变量详细介绍请参见表1。
- deployment: K8s部署任务定义,配置NPU资源使用量,实例数,镜像等。
- gen_ranktable_helper:生成global ranktable的工具,用户无需感知。
- chat.sh:使用curl发送HTTPS请求给推理服务的简单对话示例。
- generate_stream.sh:使用curl发送HTTPS请求给推理服务的流式响应示例。
- deploy.sh:部署入口脚本,一键拉起所有MindIE组件。
- delete.sh:卸载脚本,一键卸载所有MindIE组件。
- log.sh:查询Pod的打屏日志,可查询到部署的所有Pod的日志。
部署样例如下所示,以下操作均在部署脚本路径下完成:
- 创建mindie命名空间。
kubectl create namespace mindie
- 将mindie-service发布件中conf目录的config.json、http_client_ctl.json、ms_controller.json和ms_coordinator.json文件拷贝至脚本conf目录(./mindie-service/latest/examples/kubernetes_deploy_scripts/conf)。
- 配置MindIE MS的Controller和Coordinator组件,将这两个组件的部署模式配置为单机(非分布式)服务部署模式,其必配参数如下所示。
- 配置ms_controller.json文件,参数详请请参见配置说明章节。将部署模式配置为单机(非分布式)服务部署模式,需配置以下参数。
"deploy_mode"= "single_node"
- 配置ms_coordinator.json文件,参数详请请参见配置说明章节。
- 配置单机(非分布式)服务部署模式,需配置以下参数。
"deploy_mode"= "single_node"
- 使能Prefix Cache特性,需配置以下参数。(Prefix Cache特性目前只支持单机部署场景)
"scheduler_type": "default_scheduler", "algorithm_type": "cache_affinity",
- 配置单机(非分布式)服务部署模式,需配置以下参数。
- 配置ms_controller.json文件,参数详请请参见配置说明章节。
- 配置MindIE Server服务启动的config.json配置文件,单机(非分布式)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。
- 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,该参数需配置为/data路径下的模型权重路径,确保集群可调度计算节点在该路径下存在模型文件。
- worldSize:配置一个实例需要占用的卡数;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]]。
- 使能Prefix Cache场景:
- 在ModelDeployConfig中的ModelConfig下添加以下信息:
"plugin_params": "{\"plugin_type\":\"prefix_cache\"}"
- 在ScheduleConfig中添加以下信息:
"enablePrefixCache": true
- 在ModelDeployConfig中的ModelConfig下添加以下信息:
- 配置启动脚本boot.sh。
MindIE Server环境变量配置单机部署模式:
export PD_MODE=3
- 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,需要修改脚本目录deployment中的.yaml配置文件,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、系统危险路径或业务敏感路径)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文件主要配置的字段如下所示:
- replicas:配置总实例数。
- huawei.com/Ascend910(或310P):resources资源请求,配置一个实例占用的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。
- nodeSelector:节点选择,用户期望调度的节点,通过节点标签实现。
- ring-controller.atlas:根据实际使用的设备型号配置为ascend-910b或ascend-310p。
- livenessProbe:存活探针,当服务启动时间较长,需要延迟存活检测开始时间,需配置“initialDelaySeconds”参数为合理值。
- mindie_ms_coordinator.yaml和mindie_ms_controller.yaml文件主要配置的字段如下所示:
- image:配置镜像名。
- nodeSelector:节点选择,用户期望调度的节点,通过节点标签实现。
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)。
- mindie_server.yaml文件主要配置的字段如下所示:
- 拉起集群。
首先配置容器内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
执行后,会同步等待global ranktable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。
- 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:
- 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。
- 使用以下命令重启Docker.
systemctl daemon-reload systemctl restart docker
- 使用以下命令打开daemon.json文件。
- 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。
- 查看集群状态。
通过kubectl命令查看Pod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 xxx.xxx.xxx ubuntu10 <none> <none> mindie-ms-coordinator-6bff995ff8-l6fwz 1/1 Running 0 145m xxx.xxx.xxx ubuntu10 <none> <none> mindie-server-7b795f8df9-2xvh4 1/1 Running 0 145m xxx.xxx.xxx ubuntu <none> <none> mindie-server-7b795f8df9-j4z7d 1/1 Running 0 145m xxx.xxx.xxx ubuntu <none> <none> mindie-server-7b795f8df9-v2tcz 1/1 Running 0 145m xxx.xxx.xxx ubuntu <none> <none> mindie-server-7b795f8df9-vl9hv 1/1 Running 0 145m xxx.xxx.xxx 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。
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-7b795f8df9-2xvh4)的日志,则执行以下命令:
kubectl logs mindie-server-7b795f8df9-2xvh4 -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-7b795f8df9-2xvh4 -n mindie -- bash
- 通过脚本示例提供的chat.sh发起推理请求。
需修改chat.sh中的IP地址为当前节点的IP地址,其中role配置为user。
bash chat.sh
- 卸载集群。如需停止单机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7。
bash delete.sh