【免费下载】 使用ROCm部署AI模型：vLLM与Hugging Face TGI实践指南

使用ROCm部署AI模型：vLLM与Hugging Face TGI实践指南

【免费下载链接】ROCm AMD ROCm™ Software - GitHub Home 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/ROCm

前言

在人工智能领域，模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤。ROCm作为AMD推出的开源计算平台，为各类AI模型（包括CNN、RNN、LSTM、MLP和Transformer等）提供了高效的推理和部署支持。本文将重点介绍如何在ROCm平台上使用vLLM和Hugging Face TGI两大框架部署基于Transformer架构的大语言模型(LLM)。

为什么选择ROCm进行AI模型部署

ROCm平台具有以下优势使其成为AI模型部署的理想选择：

1. 跨架构支持：全面支持AMD Instinct系列计算卡
2. 开源生态：完全开放的软件栈，便于定制和优化
3. 高性能计算：针对AI工作负载进行了深度优化
4. 工具链完整：提供从训练到部署的全套解决方案

使用vLLM部署模型

vLLM简介

vLLM是一个专为大语言模型推理和服务设计的高性能库，以其出色的吞吐量和低延迟特性著称。它特别适合需要处理高并发请求的生产环境。

ROCm环境下的vLLM支持

目前vLLM官方支持ROCm 5.7和6.0版本。AMD正与vLLM团队紧密合作，持续提升性能并扩展对后续ROCm版本的支持。

安装指南

推荐安装方式：使用Docker从源码构建

这是最稳定可靠的安装方法，能确保所有依赖项正确配置：

1. 准备支持ROCm的Docker环境
2. 获取vLLM源代码
3. 使用专为ROCm优化的构建脚本

替代方案：直接从源码构建

适合需要深度定制环境的用户，但需要手动处理更多依赖关系。

性能验证

ROCm提供了预构建的优化Docker镜像，专门用于在AMD Instinct MI300X计算卡上验证vLLM的LLM推理性能。该镜像包含：

• 完整ROCm软件栈
• 优化版vLLM
• PyTorch框架
• 调优配置文件(CSV格式)

用户可以通过这些工具快速评估模型在不同配置下的性能表现。

使用Hugging Face TGI部署模型

TGI简介

Hugging Face的Text Generation Inference(TGI)库是另一个强大的LLM服务解决方案，专为低延迟场景设计，特别适合实时交互应用。

安装指南

最简单的安装方式是使用官方提供的Docker镜像，该镜像已针对AMD Instinct计算卡进行了优化。

实战演练：部署Llama2 7B模型

1. 服务器端设置

model=TheBloke/Llama-2-7B-fp16
volume=$PWD
docker run --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
           --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
           --ipc=host --shm-size 1g -p 8080:80 \
           -v $volume:/data --name tgi_amd \
           ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.2-rocm \
           --model-id $model

2. 客户端设置

方法一：使用cURL测试

curl 127.0.0.1:8080/generate \
-X POST \
-d '{"inputs":"What is Deep Learning?","parameters":{"max_new_tokens":20}}' \
-H 'Content-Type: application/json'

方法二：使用Python requests库

import requests

headers = {
  "Content-Type": "application/json",
}

data = {
   'inputs': 'What is Deep Learning?',
   'parameters': { 'max_new_tokens': 20 },
}

response = requests.post('http://127.0.0.1:8080/generate', 
                        headers=headers, 
                        json=data)

print(response.json())

框架选择建议

根据应用场景选择合适的部署框架：

特性	vLLM	Hugging Face TGI
最佳适用场景	高吞吐量批处理	低延迟实时交互
易用性	中等	高
社区支持	快速增长	成熟稳定
ROCm支持程度	官方支持	官方支持
适合模型规模	中小到超大模型	中小型模型

常见问题与优化建议

1. 性能调优：根据模型大小调整--shm-size参数
2. 内存管理：监控GPU内存使用，必要时调整批处理大小
3. 版本兼容性：确保ROCm版本与框架要求匹配
4. 安全配置：生产环境应适当限制容器权限

结语

ROCm平台通过vLLM和Hugging Face TGI两大框架，为LLM部署提供了高性能、低延迟的解决方案。无论您是需要处理大量并发请求，还是追求极致的响应速度，都能在ROCm生态中找到合适的工具。随着ROCm生态的持续发展，未来将有更多优化功能和新型号计算卡加入支持，为AI部署带来更多可能性。

【免费下载链接】ROCm AMD ROCm™ Software - GitHub Home 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/ROCm