先決條件設定與組態從 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 部署您的模型驗證部署的狀態管理您的部署

使用 kubectl 從 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 部署模型

下列步驟說明如何使用 kubectl，將存放在 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 上的模型部署至 Amazon SageMaker HyperPod 叢集。

下列指示包含設計在終端機中執行的程式碼儲存格和命令。在執行這些命令之前，請確定您已使用 AWS 登入資料設定環境。

先決條件

開始之前，請確認您已：

在 Amazon SageMaker HyperPod 叢集上設定推論功能。如需詳細資訊，請參閱設定 HyperPod 叢集以進行模型部署。
已在終端機中安裝 kubectl 公用程式。

設定與組態

將所有預留位置值取代為您的實際資源識別碼。

在您的環境中選取您的區域。
```
export REGION=<region>
```
初始化您的叢集名稱。這可識別將在其中部署您模型的 HyperPod 叢集。

注意
請洽詢您的叢集管理員，確保已為此角色或使用者授與許可。您可以執行 !aws sts get-caller-identity --query "Arn" 來檢查您在終端機中使用的角色或使用者。
```
# Specify your hyperpod cluster name here
HYPERPOD_CLUSTER_NAME="<Hyperpod_cluster_name>"

# NOTE: For sample deployment, we use g5.24xlarge for Llama 3.1 8B model which has sufficient memory and GPU
instance_type="ml.g5.24xlarge"
```
初始化您的叢集命名空間。您的叢集管理員應該已在命名空間中建立 Hyperpod-inference 服務帳戶。
```
cluster_namespace="<namespace>"
```

請使用下列其中一個選項建立 CRD：

Using Amazon FSx as the model source

設定 SageMaker 端點名稱。


export SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME="llama-fsx"

設定要使用的 Amazon FSx 檔案系統 ID。
```
export FSX_FILE_SYSTEM_ID="fs-1234abcd"
```

以下是使用 Amazon FSx 和 Llama 模型建立端點的範例 yaml 檔案。

注意

對於已啟用 GPU 分割的叢集，請將取代nvidia.com/gpu為適當的 MIG 資源名稱，例如 nvidia.com/mig-1g.10gb。如需詳細資訊，請參閱使用 MIG 提交任務。

cat <<EOF> deploy_fsx_cluster_inference.yaml
---
apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: InferenceEndpointConfig
metadata:
  name: $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME
  namespace: $CLUSTER_NAMESPACE
spec:
  modelName: Llama-3.1-8B-Instruct
  instanceType: ml.g5.24xlarge
  invocationEndpoint: v1/chat/completions
  replicas: 2
  modelSourceConfig:
    fsxStorage:
      fileSystemId: $FSX_FILE_SYSTEM_ID
    modelLocation: Llama-3.1-8B-Instruct
    modelSourceType: fsx
  worker:
    image: vllm/vllm-openai:v0.19.1
    modelInvocationPort:
      containerPort: 8000
      name: http
    modelVolumeMount:
      mountPath: /opt/ml/model
      name: model-weights
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 4
      requests:
        cpu: 30000m
        memory: 100Gi
        nvidia.com/gpu: 4
    args:
      - "--model"
      - "/opt/ml/model"
      - "--port"
      - "8000"
      - "--tensor-parallel-size"
      - "4"
      - "--served-model-name"
      - "Llama-3.1-8B-Instruct"
    environmentVariables:
      - name: VLLM_REQUEST_TIMEOUT
        value: "600"
EOF

Using Amazon S3 as the model source

設定 SageMaker 端點名稱。


export SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME="llama-s3"

設定模型所在的 Amazon S3 儲存貯體位置。
```
export S3_MODEL_LOCATION="<your-s3-bucket-name>"
```

以下是使用 vLLM 做為推論執行時間，以 Amazon S3 和 Llama 模型建立端點的範例 yaml 檔案。

注意

對於已啟用 GPU 分割的叢集，請將取代nvidia.com/gpu為適當的 MIG 資源名稱，例如 nvidia.com/mig-1g.10gb。如需詳細資訊，請參閱使用 MIG 提交任務。

cat <<EOF> deploy_s3_inference.yaml
---
apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: InferenceEndpointConfig
metadata:
  name: $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME
  namespace: $CLUSTER_NAMESPACE
spec:
  modelName: Llama-3.1-8B-Instruct
  instanceType: ml.g5.24xlarge
  invocationEndpoint: v1/chat/completions
  replicas: 2
  modelSourceConfig:
    modelSourceType: s3
    s3Storage:
      bucketName: $S3_MODEL_LOCATION
      region: $REGION
    modelLocation: Llama-3.1-8B-Instruct
    prefetchEnabled: true
  worker:
    image: vllm/vllm-openai:v0.19.1
    modelInvocationPort:
      containerPort: 8000
      name: http
    modelVolumeMount:
      name: model-weights
      mountPath: /opt/ml/model
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 4
      requests:
        cpu: 30000m
        memory: 100Gi
        nvidia.com/gpu: 4
    args:
      - "--model"
      - "/opt/ml/model"
      - "--port"
      - "8000"
      - "--tensor-parallel-size"
      - "4"
      - "--served-model-name"
      - "Llama-3.1-8B-Instruct"
    environmentVariables:
      - name: VLLM_REQUEST_TIMEOUT
        value: "600"
EOF

Using Hugging Face Hub as the model source

建立包含 Hugging Face API 權杖的 Kubernetes 秘密。門控模型需要此字符，並建議所有下載使用。您可以在 https：//huggingface.co/settings/tokens 產生權杖。

重要
從 Hugging Face Hub 部署模型需要從叢集節點到 Hugging Face 網域的傳出網際網路存取，包括 *.huggingface.co和 *.hf.co。確保您的 VPC 網路組態 (NAT 閘道、安全群組和網路 ACLs) 允許 HTTPS 輸出到這些網域。如果沒有網際網路存取，模型下載將會失敗。

注意
對於生產環境，建議使用 Amazon S3 或 Amazon FSx 作為模型來源，而不是 Hugging Face Hub。使用 Amazon S3 和 Amazon FSx，模型成品會存放在 AWS 您的帳戶中，消除對外部網際網路連線的依賴性，並提供更可預測的部署時間。Hugging Face Hub 最適合直接存取 Hugging Face 模型儲存庫相當方便的開發、實驗和快速原型設計。
```
kubectl create secret generic hf-token-secret \
  --from-literal=token=hf_YOUR_TOKEN_HERE \
  -n $CLUSTER_NAMESPACE
```

設定 SageMaker 端點名稱。


export SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME="mistral7b-hf"

以下是使用 vLLM 作為推論執行時間，從 Hugging Face Hub 部署 Mistral 7B 模型的範例 YAML 檔案。使用時prefetchEnabled: true，運算子會使用初始化容器在推論容器啟動之前下載模型。

注意

對於已啟用 GPU 分割的叢集，請將取代nvidia.com/gpu為適當的 MIG 資源名稱，例如 nvidia.com/mig-1g.10gb。如需詳細資訊，請參閱使用 MIG 提交任務。

cat <<EOF> deploy_hf_inference.yaml
---
apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: InferenceEndpointConfig
metadata:
  name: $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME
  namespace: $CLUSTER_NAMESPACE
spec:
  modelName: mistral-7b
  modelSourceConfig:
    modelSourceType: huggingface
    prefetchEnabled: true
    huggingFaceModel:
      modelId: "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"
      tokenSecretRef:
        name: hf-token-secret
        key: token
  instanceType: "ml.g5.24xlarge"
  invocationEndpoint: v1/chat/completions
  worker:
    image: "vllm/vllm-openai:v0.19.1"
    modelInvocationPort:
      containerPort: 8000
      name: http
    modelVolumeMount:
      name: model-weights
      mountPath: /opt/ml/model
    resources:
      requests:
        nvidia.com/gpu: "4"
        memory: "96Gi"
        cpu: "16"
      limits:
        nvidia.com/gpu: "4"
        memory: "96Gi"
        cpu: "16"
    args:
      - "--model"
      - "/opt/ml/model"
      - "--port"
      - "8000"
      - "--tensor-parallel-size"
      - "4"
      - "--served-model-name"
      - "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"
    environmentVariables:
      - name: VLLM_REQUEST_TIMEOUT
        value: "600"
EOF

金鑰 Hugging Face 組態欄位為：
- modelSourceType （必要） — 設定為 huggingface。
- huggingFaceModel.modelId （必要） — Hugging Face Hub 模型識別符的org/model格式（例如 mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3)。
- huggingFaceModel.commitSHA （選用） — 40 個字元的 Git 遞交 SHA 以鎖定特定模型版本。如果省略，會預設為main分支。
- huggingFaceModel.tokenSecretRef （選用） — 參考包含 Hugging Face API 字符的 Kubernetes 秘密。門控模型需要。字符僅在模型下載期間使用，不會公開到推論容器。
- prefetchEnabled （選用） — 當時true，初始化容器會在推論容器啟動之前下載模型。當時false，推論執行時間 (vLLM、TGI、SGLang) 會在啟動時原生下載模型。預設為 false。

注意

若要設定 KV 快取和智慧型路由以提高效能，請參閱設定 KV 快取和智慧型路由。

從 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 部署您的模型

從 HyperPod 叢集 ARN 取得 Amazon EKS 叢集名稱，以進行 kubectl 驗證。


export EKS_CLUSTER_NAME=$(aws --region $REGION sagemaker describe-cluster --cluster-name $HYPERPOD_CLUSTER_NAME \
  --query 'Orchestrator.Eks.ClusterArn' --output text | \
  cut -d'/' -f2)
aws eks update-kubeconfig --name $EKS_CLUSTER_NAME --region $REGION

使用下列其中一個選項部署您的 InferenceEndpointConfig 模型：
Deploy with Amazon FSx as a source
```
kubectl apply -f deploy_fsx_luster_inference.yaml
```
Deploy with Amazon S3 as a source
```
kubectl apply -f deploy_s3_inference.yaml
```
Deploy with Hugging Face Hub as a source
```
kubectl apply -f deploy_hf_inference.yaml
```
如果部署失敗，請檢查 InferenceEndpointConfig 事件以取得診斷資訊。如需常見問題，例如字符錯誤、網路連線和找不到模型，請參閱 Hugging Face Hub 模型部署失敗。

驗證部署的狀態

檢查是否已成功部署模型。


kubectl describe InferenceEndpointConfig $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME -n $CLUSTER_NAMESPACE

檢查是否已成功建立端點。


kubectl describe SageMakerEndpointRegistration $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME -n $CLUSTER_NAMESPACE

測試部署的端點，以驗證其是否正常運作。此步驟確認您的模型已成功部署，並且可以處理推論請求。


aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
  --endpoint-name $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME \
  --content-type "application/json" \
  --body '{"inputs": "What is AWS SageMaker?"}' \
  --region $REGION \
  --cli-binary-format raw-in-base64-out \
  /dev/stdout

管理您的部署

完成了測試您的部署時，請使用下列命令來清除資源。

注意

在繼續之前，請驗證您不再需要部署的模型或存放的資料。

清除您的資源

刪除推論部署和相關聯的 Kubernetes 資源。這會停止執行中的模型容器，並移除 SageMaker 端點。
```
kubectl delete inferenceendpointconfig $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME -n $CLUSTER_NAMESPACE
```

驗證是否已成功完成清除。


# # Check that Kubernetes resources are removed
kubectl get pods,svc,deployment,InferenceEndpointConfig,sagemakerendpointregistration -n $CLUSTER_NAMESPACE


# Verify SageMaker endpoint is deleted (should return error or empty)
aws sagemaker describe-endpoint --endpoint-name $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME --region $REGION

疑難排解

如果您的部署未如預期般運作，請使用這些偵錯命令。

檢查 Kubernetes 部署狀態。


kubectl describe deployment $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME -n $CLUSTER_NAMESPACE

檢查 InferenceEndpointConfig 狀態，以查看高階部署狀態和任何組態問題。
```
kubectl describe InferenceEndpointConfig $SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME -n $CLUSTER_NAMESPACE
```
檢查所有 Kubernetes 物件的狀態。全面檢視命名空間中所有相關的 Kubernetes 資源。這可讓您快速了解正在執行的內容和可能缺少的內容。
```
kubectl get pods,svc,deployment,InferenceEndpointConfig,sagemakerendpointregistration -n $CLUSTER_NAMESPACE
```

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文件慣用形式

使用 kubectl 從 JumpStart 部署模型

使用 kubectl 從本機 NVMe 儲存體部署模型

使用 kubectl 從 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 部署模型

先決條件

設定與組態

注意

注意

注意

重要

注意

注意

注意

從 Amazon S3、Amazon FSx 或 Hugging Face Hub 部署您的模型

驗證部署的狀態

管理您的部署

注意

清除您的資源

疑難排解