一键开启 GPU 闲置模式，基于函数计算低成本部署 Google Gemma 模型服务

作者：王骜

本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。

背景信息

Google 在 2024 年 02 月 21 日正式推出了自家的首个开源模型族 Gemma ，并同时上架了四个大型语言模型，提供了 2B 和 7B 两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base 模型）和指令微调版本（chat 模型） [ 1] 。根据 Google 的技术报告，本次开源的 Gemma 在问题回答、合理性、数学、代码等方面的性能均超越同参数量级的其他开源模型。

数据来源：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf

函数计算作为阿里云上的 Serverless 计算服务，持续在 Serverless GPU 方面投入研发，为用户提供性价比极高的 GPU 实例。通过采用 Serverless GPU 的闲置计费模式（目前正处于公测阶段），用户得以迅速部署并上线自己的大型语言模型（ LLM ）服务。为了进一步提升用户体验，阿里云函数计算 GPU 平台摒弃了传统的运维需求，提供了多项用户友好的特性，包括但不限于实例冻结、自定义域名等，这些特性极大地简化了使用流程。它们使得用户部署的模型服务可以迅速进入就绪状态，避免了长时间的冷启动过程，确保了快速响应。这些优势有效地解决了 LLM 部署难、弹性差、资源浪费的痛点问题。

本文将介绍如何使用函数计算 GPU 实例和函数计算 GPU 首创的闲置模式低成本并快速部署 Gemma 模型服务。

前提条件

已开通函数计算服务，详情请参见开通函数计算服务 [ 2] 。

GPU 闲置计费公测资格申请

【公测 - 申请使用 [ 5] 】Serverless GPU 闲置计费当前为邀测功能，如需体验，请提交公测申请或联系客户经理申请。

操作步骤

使用函数计算部署 LLM 应用过程将产生部分费用，包括 GPU 资源使用、vCPU 资源使用、内存资源使用、磁盘资源使用以及函数调用的费用。具体信息，请参见费用说明 [ 3] 。

创建应用

1. 下载模型权重，您可以选择从 huggingface 或者 modelscope 中进行下载，本文选择 Gemma-2b-it 作为示例进行部署。

Gemma 模型系列现已在 ModelScope 社区开源，包括：

• Gemma-2b：https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-2b
• Gemma-2b-it：https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-2b-it
• Gemma-7b：https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-7b
• Gemma-7b-it：https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-7b-it

2. 编写 Dockerfile 和模型服务代码，并推送镜像。

FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:fc-deploy-common-v17

WORKDIR /usr/src/app

COPY . .

RUN pip install -U transformers

CMD [ "python3", "-u", "/usr/src/app/app.py" ]

EXPOSE 9000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

模型服务代码：

from flask import Flask, request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_dir = '/usr/src/app/gemma-2b-it'

app = Flask(__name__)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto")

@app.route('/invoke', methods=['POST'])
def invoke():
    # See FC docs for all the HTTP headers: https://help.aliyun.com/document_detail/179368.html#section-fk2-z5x-am6
    request_id = request.headers.get("x-fc-request-id", "")
    print("FC Invoke Start RequestId: " + request_id)

    text = request.get_data().decode("utf-8")
    print(text)
    input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=1000)
    response = tokenizer.decode(outputs[0])
    print("FC Invoke End RequestId: " + request_id)
    return str(response) + "\n"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=9000)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

目录结构如下所示：

.
|-- app.py
|-- Dockerfile
`-- gemma-2b-it
    |-- config.json
    |-- generation_config.json
    |-- model-00001-of-00002.safetensors
    |-- model-00002-of-00002.safetensors
    |-- model.safetensors.index.json
    |-- README.md
    |-- special_tokens_map.json
    |-- tokenizer_config.json
    |-- tokenizer.json
    `-- tokenizer.model

1 directory, 12 files
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

构建镜像并进行推送：

IMAGE_NAME=registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/{NAMESPACE}/{REPO}:gemma-2b-it
docker build -f Dockerfile -t $IMAGE_NAME . && docker push $IMAGE_NAME
1
2

3. 创建函数。

a. 进入函数计算控制台，新建 GPU 函数，选择第二部所推送的镜像

b. 在高级设置中启用 GPU，并选择 T4 卡型，配置 16GB 显存规格，完成创建

4. 为函数开启闲置预留模式：等待应用部署完成后，进入配置 - 预留实例页面，为该函数打开闲置预留模式。

a. 进入函数弹性管理页 - 单击创建规则：版本选择 LATEST ，最小实例数选择 1，并启用闲置模式，最后点击创建完成弹性规则配置

b. 页面跳转回弹性管理页面，等待容器实例成功启动后，可以看到当前预留实例数为 1，且可以看到已开启闲置模式的字样，则表示 GPU 闲置预留实例已成功启动

使用LLM应用

1. 在函数配置 - 触发器页面找到函数的 endpoint 并进行测试。

curl -X POST -d "who are you" https://gemma-service-xxx.cn-shanghai.fcapp.run/invoke
<bos>who are you?

I am a large language model, trained by Google. I am a conversational AI that can understand and generate human language, and I am able to communicate and provide information in a comprehensive and informative way.

What can I do for you today?<eos>
1
2
3
4
5
6

2. 通过实例监控数据观察可见，在没有函数调用发生时，该实例的显存使用量会降至零。而当有新的函数调用请求到来时，函数计算平台会迅速恢复并分配所需的显存资源，从而帮助降本。

3. 函数计算平台会在您调用结束后，自动将 GPU 实例置位闲置模式，无需您进行手动操作，并且会在下次调用到来之前，将该实例唤醒，置位活跃模式进行服务。

删除资源

如您暂时不需要使用此函数，请及时删除对应资源。如您需要长期使用此应用，请忽略此步骤。

1. 返回函数计算控制台 [ 4] 概览页面，在左侧导航栏，单击函数。

2. 单击目标函数右侧操作列的更多 - 删除，在弹出的删除应用对话框，勾选我已确定资源删除的风险，依旧要删除上面已选择的资源 ， 然后单击删除函数。

费用说明

套餐领取

为了方便您体验本文提供的 LLM 应用场景，首次开通用户可以领取试用套餐并开通函数计算服务。该套餐不支持抵扣公网出流量和磁盘使用量的费用。如果您没有购买相关资源包，公网出流量和超出 512 MB 的磁盘使用量将按量付费。

资源消耗评估

函数计算资源配置如下：拥有 2 核 CPU、16GB 的内存、16GB 的显存，以及 512MB 的磁盘空间。若保有 1 个闲置预留实例并在该小时内与 Gemma 进行多轮对话，累计有效函数运行时间达到 20 分钟、函数闲置时间即为 40 分钟。相关资源使用的计费标准可参照下表所示。

注 1：公测阶段闲置 GPU 单价为 0.000009元/GB 秒*

相关阅读：

ModelScope 一键部署模型：新手村实操 FAQ 篇-阿里云开发者社区

https://developer.aliyun.com/article/1307460

基于 ModelScope 模型库和 GPU 实例闲置计费功能低成本快速搭建 LLM 应用_函数计算(FC)-阿里云帮助中心

https://help.aliyun.com/document_detail/2699361.html

相关链接：

[1] 指令微调版本（chat 模型）

https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/

[2] 开通函数计算服务

https://help.aliyun.com/zh/fc/getting-started/create-a-function-in-the-function-compute-console#p-t79-y7o-68z

[3] 费用说明

https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/quickly-build-ai-dialogue-robot-based-on-function-calculation#b67422a0048o7

[4] 函数计算控制台

https://fcnext.console.aliyun.com/

[5] 公测 - 申请使用

https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/dXfRVPEm-