假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理
作者：子白、冬岛
AI 技术正在引领科技创新浪潮，随着 ChatGPT 和 Midjourney 的走红，AIGC 技术正在世界范围内掀起一股 AI 技术浪潮。开源领域也涌现了许多类似模型，如 FastGPT、Moss、Stable Diffusion 等。这些模型展现出的惊人效果吸引企业和开发者们投身其中，但是复杂繁琐的部署方式成为了拦路虎。阿里云 ASK 提供 Serverless 化的容器服务，用户无需关心资源及环境配置，可以帮助开发者们零门槛快速部署 AI 模型。本文以开源的 FastChat 为例，详细展示如何在 ASK 中快速搭建一个私人代码助理。目前，ASK 已加入阿里云免费试用计划，为开发者、企业提供一定额度的试用资源。 如对 ASK 感兴趣，欢迎大家通过点击文末的 “此处” 访问并领取。
效果预览
Cursor + GPT-4 的代码生成是不是觉得很智能，我们通过 FastChat + VSCode 插件也能做到一样的效果！
- 快速生成一个 Golang Hello World
- 快速生成一个 Kubernetes Deployment
背景介绍
ASK(Alibaba Serverless Kubernetes)是阿里云容器服务团队提供的一款面向 Serverless 场景的容器产品。用户可以使用 Kubernetes API 直接创建 Workload，免去节点运维烦恼。ASK 作为容器 Serverless 平台，具有免运维、弹性扩容、兼容 K8s 社区、强隔离四大特性。
大规模 AI 应用训练和部署主要面临以下挑战。
- GPU 资源受限且训练成本较高
大规模 AI 应用在训练及推理时都需要使用 GPU，但是很多开发者缺少 GPU 资源。单独购买 GPU 卡，或者购买 ECS 实例都需要较高成本。
- 资源异构
并行训练时需要大量的 GPU 资源，这些 GPU 往往是不同系列的。不同 GPU 支持的 CUDA 版本不同，且跟内核版本、nvidia-container-cli 版本相互绑定，开发者需要关注底层资源，为 AI 应用开发增加了许多难度。
- 镜像加载慢
AI 类应用镜像经常有几十 GB，下载往往需要几十分钟甚至数小时。
针对上述问题，ASK 提供了完美的解决方案。在 ASK 中可以通过 Kubernetes Workload 十分方便的使用 GPU 资源，无需其前置准备使用，用完即可立即释放，使用成本低。ASK 屏蔽了底层资源，用户无需关心 GPU、CUDA 版本等等的依赖问题，只需关心 AI 应用的自身逻辑即可。同时，ASK 默认就提供了镜像缓存能力，当 Pod 第 2 次创建时可以秒级启动。
部署流程
1. 前提条件
- 已创建 ASK 集群。具体操作，请参见创建 ASK 集群 [ 1] 。
- 下载 llama-7b 模型并上传到 OSS 。具体操作，请参见本文附录部分。
2. 使用 Kubectl 创建
替换 yaml 文件中变量
${your-ak} 您的 AK
${your-sk} 您的 SK
${oss-endpoint-url} OSS 的 enpoint
${llama-oss-path} 替换为存放 llama-7b 模型的地址（路径末尾不需要/），如 oss://xxxx/llama-7b-hf
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: oss-secret
type: Opaque
stringData:
.ossutilconfig: |
[Credentials]
language=ch
accessKeyID=${your-ak}
accessKeySecret=${your-sk}
endpoint=${oss-endpoint-url}
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: fastchat
name: fastchat
namespace: default
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: fastchat
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 100%
maxUnavailable: 100%
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
app: fastchat
alibabacloud.com/eci: "true"
annotations:
k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.gn6e-c12g1.3xlarge
spec:
volumes:
- name: data
emptyDir: {}
- name: oss-volume
secret:
secretName: oss-secret
dnsPolicy: Default
initContainers:
- name: llama-7b
image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/ossutil:v1
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /data
- name: oss-volume
mountPath: /root/
readOnly: true
command:
- sh
- -c
- ossutil cp -r ${llama-oss-path} /data/
resources:
limits:
ephemeral-storage: 50Gi
containers:
- command:
- sh
- -c
- "/root/webui.sh"
image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/fastchat:v1.0.0
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: fastchat
ports:
- containerPort: 7860
protocol: TCP
- containerPort: 8000
protocol: TCP
readinessProbe:
failureThreshold: 3
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
tcpSocket:
port: 7860
timeoutSeconds: 1
resources:
requests:
cpu: "4"
memory: 8Gi
limits:
nvidia.com/gpu: 1
ephemeral-storage: 100Gi
volumeMounts:
- mountPath: /data
name: data
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
name: fastchat
namespace: default
spec:
externalTrafficPolicy: Local
ports:
- port: 7860
protocol: TCP
targetPort: 7860
name: web
- port: 8000
protocol: TCP
targetPort: 8000
name: api
selector:
app: fastchat
type: LoadBalancer
**
**
3. 等待 FastChat Ready
等待 pod ready 后，在浏览器中访问 http://${externa-ip}:7860
📍**启动后需要下载 vicuna-7b 模型，模型大小约 13GB
下载模型时间大概耗时约 20 分钟左右，如果提前做好磁盘快照，通过磁盘快照创建磁盘并挂载到 pod，就是秒级生效
kubectl get po |grep fastchat
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE
# fastchat-69ff78cf46-tpbvp 1/1 Running 0 20m
kubectl get svc fastchat
# NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
# fastchat LoadBalancer 192.168.230.108 xxx.xx.x.xxx 7860:31444/TCP 22m
效果展示
Case 1：通过控制台使用 FastChat
在浏览器中访问 http://${externa-ip}:7860，可以直接测试聊天功能。比如使用自然语言让 FastChat 写一段代码。
输入：基于 Nginx 镜像编写 Kubernetes Deployment Yaml 文件
FastChat 输出如下图所示。
Case 2：通过 API 使用 FastChat
FastChat API 监听在 8000 端口，如下所示，通过 curl 发起一个 API 调用，然后返回结果。
- curl 命令
curl http://xxx:xxx:xxx:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "vicuna-7b-v1.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "golang 生成一个 hello world"}]
}'
- 输出结果
{"id":"3xqtJcXSLnBomSWocuLW2b","object":"chat.completion","created":1682574393,"choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"下面是使用 Go 语言生成 "Hello, World!" 的代码：\n```go\npackage main\n\nimport "fmt"\n\nfunc main() {\n fmt.Println("Hello, World!")\n}\n```\n运行该代码后，会输出 "Hello, World!"。"},"finish_reason":"stop"}],"usage":null}
Case 3: VSCode 插件
既然有了 API 接口，在 IDE 中怎么快速集成这个能力呢。你是不是想到了 Copilot、Cursor、Tabnine ，那咱们就通过 VSCode 插件集成一下 FastChat 看看吧。VSCode 插件几个核心文件：src/extension.ts、package.json 和 tsconfig.json
这三个文件的内容分别如下：
- src/extension.ts
import * as vscode from 'vscode';
import axios from 'axios';
import { ExtensionContext, commands, window } from "vscode";
const editor = window.activeTextEditor
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
let fastchat = async () => {
vscode.window.showInputBox({ prompt: '请输入代码提示语' }).then((inputValue) => {
if (!inputValue) {
return;
}
vscode.window.withProgress({
location: vscode.ProgressLocation.Notification,
title: '正在请求...',
cancellable: false
}, (progress, token) => {
return axios.post('http://example.com:8000/v1/chat/completions', {
model: 'vicuna-7b-v1.1',
messages: [{ role: 'user', content: inputValue }]
}, {
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
}
}).then((response) => {
// const content = JSON.stringify(response.data);
const content = response.data.choices[0].message.content;
console.log(response.data)
const regex = /```.*\n([\s\S]*?)```/
const matches = content.match(regex)
if (matches && matches.length > 1) {
editor?.edit(editBuilder => {
let position = editor.selection.active;
position && editBuilder.insert(position, matches[1].trim())
})
}
}).catch((error) => {
console.log(error);
});
});
});
}
let command = commands.registerCommand(
"fastchat",
fastchat
)
context.subscriptions.push(command)
}
- package.json
{
"name": "fastchat",
"version": "1.0.0",
"publisher": "yourname",
"engines": {
"vscode": "^1.0.0"
},
"categories": [
"Other"
],
"activationEvents": [
"onCommand:fastchat"
],
"main": "./dist/extension.js",
"contributes": {
"commands": [
{
"command": "fastchat",
"title": "fastchat code generator"
}
]
},
"devDependencies": {
"@types/node": "^18.16.1",
"@types/vscode": "^1.77.0",
"axios": "^1.3.6",
"typescript": "^5.0.4"
}
}
- tsconfig.json
{
"compilerOptions": {
"target": "ES2018",
"module": "commonjs",
"outDir": "./dist",
"strict": true,
"esModuleInterop": true,
"resolveJsonModule": true,
"declaration": true
},
"include": ["src/**/*"],
"exclude": ["node_modules", "**/*.test.ts"]
}
好，插件开发完咱们就看一下效果。
- 快速生成一个 Golang Hello World
- 快速生成一个 Kubernetes Deployment
总结
ASK 作为容器 Serverless 平台，具有免运维、弹性扩缩容、屏蔽异构资源、镜像加速等能力，非常适合 AI 大模型部署场景，欢迎试用。
附录：
- 下载 llama-7b 模型
模型地址：
https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf/tree/main
# 如果使用的是阿里云 ECS，需要运行如下命令安装 git-lfs
# yum install git-lfs
git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf
git lfs install
git lfs pull
- 上传到 OSS
可参考文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/195960.html
参考文档：
[1] 创建 ASK 集群
[2] ASK 概述
https://help.aliyun.com/document_detail/86366.html?spm=a2c4g.750001.0.i1
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