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Container Compute Service:inference-nv-pytorch 25.02

更新時間:Apr 24, 2025

本文介紹inference-nv-pytorch 25.02版本發布記錄。

Main Features and Bug Fix Lists

Main Features

Bug Fix

(暫無)

Contents

應用情境

大模型推理

架構

pytorch

Requirements

NVIDIA Driver release >= 550

系統組件

  • Ubuntu 22.04

  • Python 3.10

  • Torch 2.5.1

  • CUDA 12.4

  • transformers 4.48.3

  • triton 3.1.0

  • ray 2.42.1

  • vlllm 0.7.2

  • sgl-kernel 0.0.3.post6

  • sglang 0.4.3.post2

  • flashinfer-python 0.2.1.post2

  • ACCL-N 2.23.4.11

Asset

公網鏡像

  • egslingjun-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/egslingjun/inference-nv-pytorch:25.02-vllm0.7.2-sglang0.4.3.post2-pytorch2.5-cuda12.4-20250305-serverless

VPC鏡像

  • acs-registry-vpc.{region-id}.cr.aliyuncs.com/egslingjun/{image:tag}

    {region-id}為您使用的ACS產品所在的開服地區,比如:cn-beijing。
    {image:tag}為實際鏡像的名稱和Tag。
重要

目前僅華北2(北京)地區支援使用VPC方式拉取鏡像。

說明
  • inference-nv-pytorch:25.02-vllm0.7.2-sglang0.4.3.post2-pytorch2.5-cuda12.4-20250305-serverless鏡像適用於ACS產品形態、靈駿多租產品形態,不適用於靈駿單租產品形態。

  • inference-nv-pytorch:25.02-vllm0.7.2-sglang0.4.3.post2-pytorch2.5-cuda12.4-20250305鏡像適用於靈駿單租情境。

Driver Requirements

NVIDIA Driver release >= 550

Quick Start

以下樣本內容僅通過Docker方式拉取inference-nv-pytorch鏡像,並使用Qwen2.5-7B-Instruct模型測試推理服務。

說明

在ACS中使用inference-nv-pytorch鏡像需要通過控制台建立工作負載介面的製品中心頁面選取,或者通過YAML檔案指定鏡像引用。更多詳細操作,請參見使用ACS GPU算力構建DeepSeek模型推理服務系列內容:

  1. 拉取推理容器鏡像。

    docker pull egslingjun-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/egslingjun/inference-nv-pytorch:[tag]
  2. 下載modelscope格式的開源模型。

    pip install modelscope
    cd /mnt
    modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local_dir ./Qwen2.5-7B-Instruct
  3. 啟動以下命令進入容器。

    docker run -d -t --network=host --privileged --init --ipc=host \
    --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864  \
    -v /mnt/:/mnt/ \
    egslingjun-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/egslingjun/inference-nv-pytorch:[tag]
  4. 執行推理測試,測試vLLM推理對話功能。

    1. 啟動Sever服務。

      python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
      --model /mnt/Qwen2.5-7B-Instruct \
      --trust-remote-code --disable-custom-all-reduce \
      --tensor-parallel-size 1
    2. 在Client端進行測試。

      curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
          -H "Content-Type: application/json" \
          -d '{
          "model": "/mnt/Qwen2.5-7B-Instruct",  
          "messages": [
          {"role": "system", "content": "你是個友善的AI助手。"},
          {"role": "user", "content": "介紹一下深度學習。"}
          ]}'

      更多關於vLLM的使用方法請參見vLLM

Known Issues