ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle 本地部署教程：百度飞桨出品，下一代多模态大模型标杆

原创 于 2025-07-07 18:16:16 发布 · 738 阅读 · 6 ·
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#人工智能 #百度飞浆 #ERNIE-4.5 #模型部署教程 #算家云 #租算力，到算家云

一、介绍

ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle 是百度推出的新一代多模态大模型，属于 ERNIE 4.5 系列，采用 混合专家（MoE）架构，总参数规模达 210 亿，激活参数 30 亿。该模型基于 飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架 开发，支持文本与视觉的联合训练，具备强大的多模态理解和生成能力。

核心架构与技术特点

1. 多模态异构 MoE 预训练

  • 架构创新：
    • 采用 异构 MoE（Mixture of Experts）架构，结合文本和视觉模态进行联合训练，提升跨模态理解能力。
    • 引入 模态隔离路由（Modality-Isolated Routing）、路由器正交损失（Router Orthogonal Loss） 和 多模态令牌平衡损失（Multimodal Token-Balanced Loss），确保不同模态信息的高效协同，避免模态间干扰。

2. 高效扩展的基础设施

  • 训练端：
    • 通过 异构混合并行、分层负载均衡、FP8 混合精度训练 等技术，实现高吞吐量（模型 FLOP 利用率 MFU 达 47%）。
    • 支持大规模模型的高效训练，降低资源消耗。
  • 推理端：
    • 支持 4-bit/2-bit 无损量化，采用 多专家并行协作 和 动态角色切换的 PD 解耦（PD Disaggregation） 技术，提升推理效率。
    • 兼容多种硬件平台（如 NVIDIA GPU、昆仑芯 XPU 等），降低部署门槛。

3. 针对特定模态的后训练

  • 文本模型：
    • 通过 监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO） 等技术进行对齐，优化指令遵循和知识问答能力。
  • 视觉语言模型：
    • 支持 “思考模式（Thinking Mode）” 和 “非思考模式（Non-Thinking Mode）”：
      • 非思考模式：擅长快速视觉感知，适用于实时图像识别等任务。
      • 思考模式：适用于复杂推理任务，如文档理解、图表分析等。
  • 轻量级模型：
    • 提供 3 亿参数（0.3B）稠密模型，适配移动端部署需求，同时保持高性能。

二、部署过程

基础环境最低要求说明：

环境名称版本信息1
Ubuntu22.04.4 LTS
CudaV12.4.105
Python3.12
NVIDIA CorporationRTX 4090

1. 更新基础软件包

查看系统版本信息

# 查看系统版本信息，包括ID（如ubuntu、centos等）、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release

1726627581255_image.png

配置 apt 国内源

# 更新软件包列表
apt-get update

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：

# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

1726627632814_image.png

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

1726627649314_image.png

安装常用软件和工具

# 更新源列表，输入以下命令
apt-get update

# 更新系统软件包，输入以下命令
apt-get upgrade

# 安装常用软件和工具，输入以下命令
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential

出现以下页面，说明国内apt源已替换成功，且能正常安装apt软件和工具

1726627670779_image.png

2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1

  • 下载 CUDA Keyring ：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

  • 安装 CUDA Keyring ：
dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb

使用 dpkg 安装下载的密钥环。这是必要的，以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。

1726627689852_image.png

  • 删除旧的 apt 密钥（如果必要） ：
apt-key del 7fa2af80

这一步可能不是必需的，除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下，如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，这一步可以跳过。

  • 更新 apt 包列表 ：
apt-get update

更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

  • 安装 CUDA Toolkit ：
apt-get -y install cuda-toolkit-12-1

1726627724243_image.png

出现以下页面，说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功

1726627736357_image.png

注意：这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常，您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包，它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库，以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit，您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包（如果可用），或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。

1726627761880_image.png

  • 出现以上情况，需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

# 编辑 ~/.bashrc 文件
vim ~/.bashrc

插入以下环境变量

# 插入以下环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

1726627785017_image.png

激活 ~/.bashrc 文件

# 激活 ~/.bashrc 文件
source ~/.bashrc

查看cuda系统环境变量

which nvcc
nvcc -V

1726627797367_image.png

3. 安装 Miniconda

  • 下载 Miniconda 安装脚本 ：
    • 使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
  • 运行 Miniconda 安装脚本 ：
    • 使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。
# 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 运行 Miniconda 安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初次安装需要激活 base 环境
source ~/.bashrc

按下回车键（enter）

1726627823409_image.png

输入yes

1726627835177_image.png

输入yes

1726627844297_image.png

安装成功如下图所示

1726627852297_image.png

pip配置清华源加速

# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim  /etc/pip.conf

加入以下代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项：

  • 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
  • 在运行安装脚本之前，您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。
  • 安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。
  • 安装完成后，您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。
  • 如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

4. 从 github 仓库 克隆项目

  • 克隆存储库：
# 克隆项目
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

5. 创建虚拟环境

# 创建一个名为 Fast_Deploy 的新虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.12
conda create -n Fast_Deploy python=3.12 -y

6. 安装模型依赖库

  • 切换到项目目录、激活虚拟环境、安装依赖
# 切换到项目工作目录
cd /ERNIE

# 激活虚拟环境
conda activate Fast_Deploy

# 安装模型依赖库
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-86_89/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

7. 下载预训练模型

  • 下载预训练权重
# 切换到项目工作目录
cd /ERNIE

# 下载预训练权重
huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle --local-dir baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle

8. 启动服务

# 切换到项目目录
cd /ERNIE
# 激活虚拟环境
conda activate Fast_Deploy

# 启动 api_server 服务到后台
nohup python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
    --model "baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle" \
    --max-model-len 32768 \
    --port 9904 > api_server.log 2>&1 &

# 设置环境变量并启动 WebUI 到后台
cd /ERNIE/cookbook
nohup python conversation_demo.py \
    --model_map '{"ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle": "http://localhost:9904/v1"}' \
    --server-port 8080 \
    --server-name "0.0.0.0" > webui.log 2>&1 &

# 在一个终端窗口中同时跟踪两个日志文件
tail -f api_server.log webui.log

# 检查端口
netstat -tulnp | grep 8080

三、网页演示

出现以下页面，即是模型已搭建完成。

1751876610473_image.png

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