Inferência em lote com Ray Data e vLLM

info

Visualização

Este recurso está em Pré-visualização Pública.

Este exemplo executa inferência de lotes de LLM offline com Ray Data e vLLM em 8 nós A10. Um script de bootstrap inicia um cluster Ray nos nós, então o Driver usa a API de LLM do Ray Data (ray.data.llm) para iniciar uma réplica vLLM por nó e Stream um dataset de prompts através deles, gravando o texto gerado em um volume do Unity Catalog como Parquet.

Ele usa um modelo público (Qwen2.5-7B-Instruct), assim, ele é executado como está sem um token do Hugging Face.

A carga de trabalho executa as seguintes ações:

• Faz upload do projeto local com code_source: snapshot.
• Inicia um head Ray no nó 0, faz join de 7 nós worker e, em seguida, executa o driver de inferência em lotes.
• Usa ray.data.llm para executar uma réplica vLLM por nó e processar prompts em paralelo.
• Grava os prompts e as saídas geradas em um volume do Unity Catalog como Parquet.

Pré-requisitos

• air CLI instalada e autenticada. Consulte Instalar a CLI do Runtime de AI.
• Um volume do Unity Catalog gravável. Você define o caminho no YAML de carga de trabalho abaixo.

Disposição do projeto

Criar um diretório com os seguintes arquivos.

Text

ray_batch_inference/
├── train.yaml            # air workload config (inline dependencies + Ray bootstrap)
└── batch_inference.py    # Ray Data + vLLM batch inference driver

O passo 1: Escreva a carga de trabalho YAML

train.yaml solicita 8 nós GPU_1xA10. As dependências são declaradas inline em environment (com a imagem do cliente version), e o command inicia um cluster Ray nos nós e, em seguida, executa o driver, portanto, a carga de trabalho não precisa de um arquivo de dependência ou script de inicialização separado.

O vLLM não está na imagem base, então é instalado em linha junto com três pins que os nós da GPU precisam: hf_transfer (a imagem base permite downloads rápidos do Hugging Face e espera este pacote), um fsspec mais recente (a imagem base vem com um antigo que impede downloads) e um opencv-python-headless fixado (o vLLM incorpora o OpenCV, cujo wheel default causa a falha do auto-teste OpenSSL FIPS nos nós da GPU).

Defina OUTPUT_PATH como um volume do Unity Catalog no qual você possa gravar. Defina NUM_GPUS com o mesmo valor de num_accelerators.

YAML

experiment_name: air-ray-batch-inference

environment:
  version: '5'
  dependencies:
    - ray[data]==2.56.1
    - vllm
    - datasets>=3.0
    - huggingface_hub>=0.34
    # The base image sets HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1; install the package it expects
    # so model and dataset downloads don't error out.
    - hf_transfer
    # The base image ships fsspec 2023.5.0, which is too old for modern
    # huggingface_hub and breaks dataset/model downloads. Pin a newer fsspec.
    - fsspec>=2024.6.1
    # vLLM pulls in opencv; its default wheel crashes the OpenSSL FIPS self-test
    # on the GPU nodes. This pinned headless build avoids the crash.
    - opencv-python-headless==4.12.0.88

# 8 A10 nodes, one GPU each. Ray Data runs one vLLM replica per node.
compute:
  num_accelerators: 8
  accelerator_type: GPU_1xA10

code_source:
  type: snapshot
  snapshot:
    root_path: .

command: |
  cd $CODE_SOURCE_PATH
  RAY_HEAD_PORT=6379
  GPUS_PER_NODE=${LOCAL_WORLD_SIZE:-1}
  if [ "${NODE_RANK:-0}" = "0" ]; then
    echo "NODE_RANK=0: starting Ray head with $GPUS_PER_NODE GPU(s)..."
    ray start --head --port=$RAY_HEAD_PORT --num-gpus="$GPUS_PER_NODE" --dashboard-host=0.0.0.0
    python batch_inference.py
    ray stop
  else
    echo "NODE_RANK=$NODE_RANK: connecting to Ray head at $MASTER_ADDR:$RAY_HEAD_PORT..."
    for i in $(seq 1 12); do
      if ray start --address="$MASTER_ADDR:$RAY_HEAD_PORT" --num-gpus="$GPUS_PER_NODE" --block 2>/dev/null; then
        break
      fi
      echo "Attempt $i failed, retrying in 5s..."
      sleep 5
    done
  fi

max_retries: 0
timeout_minutes: 60
env_variables:
  NCCL_SOCKET_IFNAME: eth0
  # Unity Catalog volume where results land as Parquet. Replace with your volume.
  OUTPUT_PATH: /Volumes/main/default/air_examples/ray_batch_inference
  NUM_GPUS: '8' # must match num_accelerators

O command embutido inicia um head Ray com a GPU do nó no nó 0, executa o driver com python batch_inference.py e, em seguida, interrompe o cluster. Os nós worker fazem join do head usando MASTER_ADDR e NODE_RANK, que a plataforma define automaticamente.

Passo 2: Definir o driver de inferência em lote

batch_inference.py cria um Ray Dataset de prompts, configura um processador vLLM com ray.data.llm e grava os resultados. concurrency é o número de réplicas vLLM que o Ray Data executa em paralelo. O driver aguarda que todos os nós façam o join antes de ler a contagem de GPU, para que cada nó seja utilizado:

Python

import os
import time

import ray
from ray.data.llm import build_processor, vLLMEngineProcessorConfig

ray.init(address="auto")
num_gpus = int(os.environ["NUM_GPUS"])
for _ in range(60):
    if int(ray.cluster_resources().get("GPU", 0)) >= num_gpus:
        break
    time.sleep(5)
total_gpus = int(ray.cluster_resources().get("GPU", 0))
if total_gpus < num_gpus:
    raise SystemExit(f"Expected {num_gpus} GPU(s) but Ray only sees {total_gpus}.")

config = vLLMEngineProcessorConfig(
    model_source="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    engine_kwargs={&quot;max_model_len&quot;: 4096, &quot;tensor_parallel_size&quot;: 1},
    concurrency=total_gpus,   # one vLLM replica per GPU in the cluster
    batch_size=64,
)

processor = build_processor(
    config,
    preprocess=lambda row: dict(
        messages=[{"role": "user", "content": row["instruction"]}],
        sampling_params=dict(max_tokens=256, temperature=0.7),
    ),
    postprocess=lambda row: dict(instruction=row["instruction"], output=row["generated_text"]),
)

out = processor(ds)       # ds is a Ray Dataset with an "instruction" column
out.write_parquet(OUTPUT_PATH)

preprocess transforma cada linha de entrada em uma solicitação de chat, e postprocess mantém as colunas a serem persistidas. Ray Data adiciona uma coluna generated_text com a saída do modelo. O script completo está em Script completo do driver no final desta página.

Para modelos maiores, defina tensor_parallel_size para fragmentar uma réplica entre várias GPUs e divida total_gpus por esse valor para que as réplicas ainda preencham o cluster, por exemplo, concurrency=total_gpus // 2 com tensor_parallel_size=2.

Passo 3: Enviar a execução

Bash

air run -f train.yaml --dry-run
air run -f train.yaml --watch

o passo 4: inspeção da execução

Bash

air get run <run-id>
air logs <run-id>

Os logs mostram o prompt e a taxa de transferência de geração do motor vLLM enquanto o lote é executado, então uma linha Wrote <n> rows quando a saída é gravada.

Onde os resultados são armazenados

O driver grava um dataset Parquet no volume OUTPUT_PATH, com uma coluna instruction e uma coluna output. Leia de volta com Spark ou Pandas, por exemplo spark.read.parquet(OUTPUT_PATH).

Script de driver completo

O batch_inference.py completo para copiar e colar:

Python

#!/usr/bin/env python3
"""Offline batch inference with Ray Data + vLLM across 8 A10 nodes.

The workload `command` starts a Ray head on node 0 and joins 7 worker nodes, each
contributing 1 GPU. Ray Data's LLM API (`ray.data.llm`) launches one vLLM replica
per GPU and streams a dataset of prompts through them, then writes the generated text
to a Unity Catalog volume as Parquet.

Uses a public model (no Hugging Face token required) so the example runs as-is.
"""

import os
import time

import ray
from datasets import load_dataset
from ray.data.llm import build_processor, vLLMEngineProcessorConfig

MODEL_SOURCE = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
NUM_PROMPTS = 1000
# Unity Catalog volume path where results land as Parquet. Set this in train.yaml.
OUTPUT_PATH = os.environ.get("OUTPUT_PATH", "/Volumes/main/default/air_examples/ray_batch_inference")


def build_prompts():
    """Build a Ray Dataset of prompts from a public instruction dataset."""
    raw = load_dataset("tatsu-lab/alpaca", split=f"train[:{NUM_PROMPTS}]")
    items = []
    for row in raw:
        instruction = row["instruction"]
        if row.get("input"):
            instruction = f"{instruction}\n\n{row['input']}"
        items.append({"instruction": instruction})
    return ray.data.from_items(items)


def main():
    ray.init(address="auto")
    num_gpus = int(os.environ["NUM_GPUS"])
    for _ in range(60):
        if int(ray.cluster_resources().get("GPU", 0)) >= num_gpus:
            break
        time.sleep(5)
    total_gpus = int(ray.cluster_resources().get("GPU", 0))
    if total_gpus < num_gpus:
        raise SystemExit(
            f"Expected {num_gpus} GPU(s) but Ray only sees {total_gpus}; "
            "check GPU discovery / node join on all nodes."
        )
    print(f"Ray cluster ready: {total_gpus} GPU(s)", flush=True)

    ds = build_prompts()

    # vLLM engine config. concurrency = number of replicas Ray Data runs in parallel;
    # one per GPU in the cluster here. engine_kwargs are passed through to the vLLM engine.
    config = vLLMEngineProcessorConfig(
        model_source=MODEL_SOURCE,
        engine_kwargs={
            &quot;max_model_len&quot;: 4096,
            &quot;tensor_parallel_size&quot;: 1,
            &quot;enable_chunked_prefill&quot;: True,
        },
        concurrency=total_gpus,
        batch_size=64,
    )

    # preprocess maps each input row to a chat request; postprocess keeps the columns
    # we want to persist. ray.data.llm adds a `generated_text` column.
    processor = build_processor(
        config,
        preprocess=lambda row: dict(
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": row["instruction"]},
            ],
            sampling_params=dict(max_tokens=256, temperature=0.7),
        ),
        postprocess=lambda row: dict(
            instruction=row["instruction"],
            output=row["generated_text"],
        ),
    )

    # materialize once so the write and the sample print don't re-run inference.
    out = processor(ds).materialize()
    out.write_parquet(OUTPUT_PATH)
    print(f"Wrote {out.count()} rows to {OUTPUT_PATH}", flush=True)

    for row in out.take(2):
        print("INSTRUCTION:", row["instruction"][:120], flush=True)
        print("OUTPUT:", row["output"][:200], flush=True)

    ray.shutdown()


if __name__ == "__main__":
    main()

Passos seguintes

• Treinamento distribuído com Ray Train
• Referência de Carga de Trabalho YAML