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NIM

NVIDIA NIM 是一組易於使用的微服務，旨在加速企業的生成式 AI 部署。 它支持多種 AI 模型，包括 NVIDIA AI 基礎模型和自定義模型，提供無縫、可擴展的 AI 推論功能，無論是在本地環境還是在雲端環境。

NVIDIA NIM 也提供了預建的容器，方便使用者快速部署大型語言模型（LLMs），例如聊天機器人、內容分析器等應用。 每個 NIM 都包含一個容器和一個模型，使用 CUDA 加速的執行環境，對 NVIDIA GPU 提供特殊優化。

特別提到的是，NVIDIA NIM 支持 Llama 3.1 8B-Instruct 模型， 這是一種優化的語言理解、推理和文本生成用途的模型，超越了許多開源聊天機器人的業界基準。

需求

參照： prerequisites

nim-cuda.png

登入

使用 Docker 拉取並執行 meta/llama-3_1-8b-instruct（這將下載完整模型並在本機環境中執行）。

$ docker login nvcr.io Username: $oauthtoken Password: <Your Key>
nvcr.png

  • <Your Key>

nim-key.png

拉取並執行

使用下面的命令調出並運行英偉達 NIM。這將為您的基礎架構下載最佳化模型。

  • Linux Bash

    export NGC_API_KEY=<PASTE_API_KEY_HERE> export LOCAL_NIM_CACHE=~/.cache/nim mkdir -p "$LOCAL_NIM_CACHE" docker run -it --rm \ --gpus all \ --shm-size=16GB \ -e NGC_API_KEY \ -v "$LOCAL_NIM_CACHE:/opt/nim/.cache" \ -u $(id -u) \ -p 8000:8000 \ nvcr.io/nim/meta/llama3-8b-instruct:1.0.0
llama3.png

  • Windows PowerShell

    # 設定環境變數 $env:NGC_API_KEY = "<PASTE_API_KEY_HERE>" $env:LOCAL_NIM_CACHE = "$env:USERPROFILE\.cache\nim" # 建立目錄 New-Item -ItemType Directory -Force -Path $env:LOCAL_NIM_CACHE # 執行 Docker 容器 docker run -it --rm ` --gpus all ` --shm-size=16GB ` -e NGC_API_KEY ` -v "$env:LOCAL_NIM_CACHE:/opt/nim/.cache" ` -u "$((Get-WmiObject -Class Win32_UserAccount | Where-Object {$_.Name -eq $env:USERNAME}).SID)" ` -p 8000:8000 ` nvcr.io/nim/meta/llama3-8b-instruct:1.0.0
nim-ps1.png

呼叫

現在，您可以使用以下 curl 命令進行本機 API 呼叫

  • Linux Bash

curl -X 'POST' \ 'http://0.0.0.0:8000/v1/chat/completions' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "meta/llama3-8b-instruct", "messages": [{"role":"user", "content":"可以講中文嗎"}], "max_tokens": 64 }'

  • Windows PowerShell

# 準備請求的數據 $jsonData = @{ model = "meta/llama3-8b-instruct" messages = @( @{ role = "user" content = "Write a limerick about the wonders of GPU computing." } ) max_tokens = 64 } | ConvertTo-Json # 發送 POST 請求 $response = Invoke-RestMethod -Uri 'http://localhost:8000/v1/chat/completions' ` -Method Post ` -Headers @{ 'accept' = 'application/json' 'Content-Type' = 'application/json' } ` -Body $jsonData # 輸出結果 $response | ConvertTo-Json -Depth 10
qa.png

GPU 記憶體不足

如果出現以下錯誤，表示 GPU 記憶體不足，無法執行模型。

發現但目前不可運行的兼容配置文件數量：1 個（由於 GPU 記憶體不足）

Detected additional 1 compatible profile(s) that are currently not runnable due to low free GPU memory.

=========================================== == NVIDIA Inference Microservice LLM NIM == =========================================== NVIDIA Inference Microservice LLM NIM Version 1.0.0 Model: nim/meta/llama-3_1-8b-instruct Container image Copyright (c) 2016-2024, NVIDIA CORPORATION & AFFILIATES. All rights reserved. The use of this model is governed by the NVIDIA AI Foundation Models Community License Agreement. ADDITIONAL INFORMATION: Llama 3.1 Community License Agreement, Built with Llama. INFO 07-26 09:44:00.18 ngc_profile.py:222] Running NIM without LoRA. Only looking for compatible profiles that do not support LoRA. INFO 07-26 09:44:00.18 ngc_profile.py:224] Detected 0 compatible profile(s). INFO 07-26 09:44:00.18 ngc_profile.py:226] Detected additional 1 compatible profile(s) that are currently not runnable due to low free GPU memory. ERROR 07-26 09:44:00.18 utils.py:21] Could not find a profile that is currently runnable with the detected hardware. Please check the system information below and make sure you have enough free GPUs. SYSTEM INFO - Free GPUs: <None> - Non-free GPUs: - [2191:10de] (0) NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti [current utilization: 7%]
rope.png

沒有權限訪問 Docker daemon

我在 Ubuntu 全新安裝 Docker 時，會遇到以下錯誤，表示沒有權限訪問 Docker daemon。

docker: permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Head "http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock/_ping": dial unix /var/run/docker.sock: connect: permission denied. See 'docker run --help'.

解決辦法是添加權限給目前使用者，重新登入後再次執行 docker run 命令。

sudo usermod -aG docker $(whoami)

could not select device driver

如果出現以下錯誤，表示 Docker 找不到 GPU 驅動程式。需要安裝 NVIDIA Container Toolkit。

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

首先你要先裝好驅動程式，如果沒有可以參考這篇筆記 → Nvidia-Driver

然後安裝 NVIDIA Container Toolkit，參考官方文件 installing-with-apt

  1. Configure the production repository

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

  1. Update the packages list from the repository

sudo apt-get update

  1. Install the NVIDIA Container Toolkit packages

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

  1. Restart the Docker daemon

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker

  1. Verify the installation

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.5.1-base-ubuntu24.04 nvidia-smi

  • 錯誤訊息

nvidia-container-cli: requirement error: unsatisfied condition: cuda>=12.5, please update your driver to a newer version, or use an earlier cuda container: unknown.
nvidia-smi.png

3090 Ti 預設安裝的驅動是 535 版本(CUDA 12.2)，CUDA 12.5 需要 555 版本以上，所以需要更新驅動程式。

sudo ubuntu-drivers install nvidia:555 sudo init 6

更新驅動版本後重新開機應該就可以正常執行 Docker 容器了。

nvidia-555.png

未知的 RoPE (Rotary Position Embedding) scaling 類型 "extended"

目前 Meta Llama 3.1 Know Issues & FAQ #6689 ，會出現以下錯誤，說是會盡快修復。

ValueError: Unknown RoPE scaling type extended

參考

getting-started

Last modified: 01 August 2024
NvidiaNode.js