说明
场景说明:以客户将【私有模型】通过TKS密钥加密的方式上传到AICC模型广场后,并自动完成模型服务部署,并提供明文接口供模型推理服务联调测试。
准备一台128GB以上内存物理机器,并安装好Python3环境(建议使用Anaconda环境,避免依赖冲突)。
执行以下脚本,安装Jeddak Secure Model SDK(点此下载)。
export VERSION=0.1.7.36 pip3 install bytedance.jeddak_secure_channel-${VERSION}-py3-none-any.whl
说明
不同尺寸模型,部署耗时会有差异。具体建议尺寸如下:
AICC规格 | 说明 |
---|---|
基础版 | 支持小尺寸的模型,如1.5B,具体以实际验证为准。 |
高级版 | 支持中尺寸的模型,如32B,具体以实际验证为准。 |
旗舰版 | 支持大尺寸的模型,如DeepSeek R1-671B(满血版),具体以实际验证为准。 |
wget https://lf3-static.bytednsdoc.com/obj/eden-cn/jzeh7vhobenuhog/model_automation_tool.py python3 model_automation_tool.py \ --app_id '' \ #火山账号ID【app_id】---必填 --AK '' \ #火山账号访问AK【AK】---必填 --SK '' \ #火山账号访问SK 【SK】---必填 --bucket_name '' \ #火山引擎上创建的TOS桶名称 【bucket_name】---必填 --region 'cn-beijing' \ #区域,固定值:cn-beijing --endpoint 'tos-cn-beijing.volces.com' \ #TOS服务端点,固定值:tos-cn-beijing.volces.com --model_path ''\ #本地的私有模型文件路径 【按照实际情况填写】---必填 --ring_id '' \ #密钥环ID(选填),如果设置为'',则会自动创建一个密钥环 --ring_name '' \ #密钥环名称,ring_name不能重复,否则会报错【自定义】---必填 --ring_desc '' \ #密钥环描述(选填) --key_name '' \ #密钥名称 【自定义】---必填 --key_desc '' \ #密钥描述(选填) --service 'pcc' \ #服务名,固定值:pcc --policy_id '9eb6b259-a3fe-580c-90c5-ef20a92309c8' \ #策略ID,固定值 --model_name '' \ #模型名称,如:PrivateModel 【自定义】---必填 --model_version '' \ #模型版本,如V1.0 【自定义】---必填 --model_description '' \ #模型描述(选填) --cu_type '' \ #CU类型,可选择Basic,Advanced,Enterprise,分别是基础版、高级版、旗舰版,不同CU类型支持的模型尺寸上限有所不同 ---必填 --replica_count '' \ #副本数量(实例个数),取决于可用的CU数量---必填 --inference_engine '' \ #推理引擎,可选择vllm与sglang,基础版仅支持vllm,高级版支持vllm和sglang,旗舰版仅支持sglang---必填 -s \ #是否对http请求的日志静默,默认值为静默,未设置为不静默 -e #是否开启对模型加密,默认为对模型加密,未设置为不加密
说明
在火山账号下创建一个ecs (velinux)并按照如下方式进行模型服务测试;
IP:参考2.获取服务终端节点IP;
model_name:与上面脚本自定义模型名称保持一致;
明文接口
export ip={替换为你的模型服务地址} export model_name={替换为合适的模型名称} python3 completion_plain.py
密文接口
{ "ra_url": "open.volcengineapi.com", "ra_service_name": "替换成机密容器界面的service-name", "ra_policy_id": "9eb6b259-a3fe-580c-90c5-ef20a92309c8", "ra_uid": "替换成自己火山账号的uid", "bytedance_top_info": "{\"ak\": \"按照实际情况填写\", \"sk\": \"按照实际情况填写\", \"service\": \"pcc\"}", "attest_interval": 3600 }
export ip={替换为你的模型服务地址} export model_name={替换为合适的模型名称} python3 completion_plain.py