Ray Serve在大模型部署中的应用：多模型复合流水线（Compound AI Systems）的编排 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Ray Serve 在大模型部署中的应用：多模型复合流水线 (Compound AI Systems) 的编排

大家好，今天我们来深入探讨 Ray Serve 在大模型部署中的应用，特别是如何利用它来编排复杂的多模型复合流水线（Compound AI Systems）。随着大模型能力的日益强大，实际应用场景也变得越来越复杂，往往需要将多个模型串联起来，形成一个完整的服务流程。Ray Serve 正好提供了一个强大的工具，帮助我们构建、部署和管理这种复杂的系统。

1. 什么是多模型复合流水线？

多模型复合流水线，顾名思义，指的是由多个独立的模型或者服务模块组合而成的复杂系统。每个模块负责特定的任务，通过数据传递和协作，最终完成整个流水线的目标。这种流水线架构具有以下优点：

模块化和可维护性： 将复杂任务分解为更小的、易于管理的模块，方便开发、测试和维护。
可扩展性： 可以根据需要独立地扩展每个模块，提高整体系统的性能。
灵活性： 可以根据不同的需求组合不同的模块，构建不同的流水线，快速适应新的应用场景。
资源优化： 可以针对不同模块选择最合适的硬件资源，例如，GPU密集型的模型部署在GPU服务器上，而CPU密集型的模型部署在CPU服务器上。

举个例子，一个完整的智能客服系统可能包含以下模块：

语音识别 (ASR)： 将用户的语音转换为文本。
自然语言理解 (NLU)： 理解用户意图，提取关键信息。
对话管理 (DM)： 维护对话状态，决定下一步的行动。
自然语言生成 (NLG)： 生成回复文本。
文本转语音 (TTS)： 将回复文本转换为语音。

这些模块可以组成一个流水线，依次处理用户的请求，最终生成语音回复。

2. Ray Serve 简介

Ray Serve 是一个用于构建和部署在线服务的可扩展框架。它具有以下特点：

简单易用： 使用 Python API 定义服务，无需复杂的配置。
高性能： 利用 Ray 的分布式计算能力，实现高吞吐量和低延迟。
动态可扩展性： 可以根据负载自动扩展服务实例。
版本管理： 支持部署多个版本的服务，方便进行 A/B 测试和灰度发布。
与 Ray 生态系统的集成： 可以与 Ray 的其他库（例如，Ray Data, Ray Train）无缝集成，构建完整的 AI 应用。

3. 使用 Ray Serve 编排多模型复合流水线

Ray Serve 提供了多种方式来编排多模型复合流水线，最常用的方式是使用 @serve.deployment 装饰器和 __call__ 方法。

3.1 基本示例：两阶段流水线

首先，我们来看一个简单的例子，一个包含两个模型的流水线：一个用于预处理数据，另一个用于进行预测。

import ray
from ray import serve

# 连接到 Ray 集群
ray.init()

@serve.deployment
class Preprocessor:
    def __init__(self, model_path):
        # 这里可以加载预处理模型
        self.model_path = model_path
        print(f"Loading Preprocessor model from {model_path}")

    def __call__(self, request):
        data = request.json()
        input_data = data["input"]
        # 模拟预处理
        processed_data = [x * 2 for x in input_data]
        print(f"Preprocessor received: {input_data}, processed: {processed_data}")
        return processed_data

@serve.deployment
class Predictor:
    def __init__(self, preprocessor):
        self.preprocessor = preprocessor.get_handle()  # 获取 Preprocessor 的句柄

    async def __call__(self, request):
        # 调用 Preprocessor 进行预处理
        processed_data = await self.preprocessor.remote(request)
        # 模拟预测
        prediction = sum(processed_data)
        print(f"Predictor received: {processed_data}, prediction: {prediction}")
        return {"prediction": prediction}

# 部署流水线
preprocessor = Preprocessor.bind(model_path="/path/to/preprocessor")
predictor = Predictor.bind(preprocessor)

serve.run(predictor)

# 发送请求进行测试
import requests

test_data = {"input": [1, 2, 3, 4, 5]}
response = requests.post("http://127.0.0.1:8000/", json=test_data)
print(f"Response: {response.json()}")

# 关闭 Ray 集群
ray.shutdown()

代码解释:

ray.init(): 初始化 Ray 集群。
@serve.deployment: 这个装饰器将 Python 类转换为可部署的服务。
Preprocessor 类: 模拟一个预处理模型。__init__ 方法用于加载模型，__call__ 方法用于处理请求。
Predictor 类: 模拟一个预测模型。__init__ 方法接收 Preprocessor 的句柄，__call__ 方法调用 Preprocessor 进行预处理，然后进行预测。
preprocessor = Preprocessor.bind(model_path="/path/to/preprocessor"): 创建 Preprocessor 的一个绑定实例。bind 方法允许我们传递初始化参数。
predictor = Predictor.bind(preprocessor): 创建 Predictor 的一个绑定实例，并将 preprocessor 传递给它。
serve.run(predictor): 部署服务。
preprocessor.get_handle(): 获取 Preprocessor 部署的句柄。句柄允许我们异步调用其他服务。
await self.preprocessor.remote(request): 异步调用 Preprocessor 服务。remote 方法将请求发送到 Preprocessor 服务，并返回一个 ray.ObjectRef 对象，可以使用 await 来等待结果。

流程说明:

客户端发送一个包含 input 数据的 POST 请求到 Predictor 服务。
Predictor 服务接收到请求后，调用 Preprocessor 服务对数据进行预处理。
Preprocessor 服务接收到请求后，对数据进行预处理，并将结果返回给 Predictor 服务。
Predictor 服务接收到预处理后的数据，进行预测，并将预测结果返回给客户端。

3.2 更复杂的流水线：多分支与路由

在更复杂的场景中，我们可能需要根据不同的输入选择不同的模型或者执行不同的流程。Ray Serve 也支持这种多分支和路由的场景。

import ray
from ray import serve
from typing import Dict

ray.init()

@serve.deployment
class ModelA:
    def __call__(self, request):
        data = request.json()
        input_data = data["input"]
        result = f"Model A processed: {input_data}"
        print(result)
        return {"result": result}

@serve.deployment
class ModelB:
    def __call__(self, request):
        data = request.json()
        input_data = data["input"]
        result = f"Model B processed: {input_data}"
        print(result)
        return {"result": result}

@serve.deployment
class Router:
    def __init__(self, model_a, model_b):
        self.model_a = model_a.get_handle()
        self.model_b = model_b.get_handle()

    async def __call__(self, request):
        data = request.json()
        input_data = data["input"]

        # 根据输入数据选择不同的模型
        if isinstance(input_data, int):
            result = await self.model_a.remote(request)
        else:
            result = await self.model_b.remote(request)
        return result

model_a = ModelA.bind()
model_b = ModelB.bind()
router = Router.bind(model_a, model_b)

serve.run(router)

# 测试
import requests

# 测试 Model A
test_data_a = {"input": 10}
response_a = requests.post("http://127.0.0.1:8000/", json=test_data_a)
print(f"Response A: {response_a.json()}")

# 测试 Model B
test_data_b = {"input": "hello"}
response_b = requests.post("http://127.0.0.1:8000/", json=test_data_b)
print(f"Response B: {response_b.json()}")

ray.shutdown()

代码解释:

ModelA 和 ModelB 类: 模拟两个不同的模型，分别处理不同的输入。
Router 类: 根据输入数据的类型选择不同的模型进行处理。如果输入是整数，则调用 ModelA，否则调用 ModelB。
路由逻辑: 在 Router 类的 __call__ 方法中，我们根据 input_data 的类型来选择不同的模型。

流程说明:

客户端发送一个包含 input 数据的 POST 请求到 Router 服务。
Router 服务接收到请求后，根据 input_data 的类型选择不同的模型。
如果 input_data 是整数，则调用 ModelA 服务。
如果 input_data 是字符串，则调用 ModelB 服务。
被调用的模型服务处理请求，并将结果返回给 Router 服务。
Router 服务将结果返回给客户端。

3.3 使用 HTTP 代理进行更灵活的路由

Ray Serve 还提供了一个 HTTP 代理，允许我们根据 HTTP 请求的 Header 或 URL 路径来进行路由。这在需要更复杂的路由逻辑时非常有用。

import ray
from ray import serve
from starlette.requests import Request

ray.init()

@serve.deployment
class ModelC:
    def __call__(self, request):
        return "Handling /model_c"

@serve.deployment
class ModelD:
    def __call__(self, request):
        return "Handling /model_d"

serve.run(
    [
        ModelC.bind().options(route_prefix="/model_c"),
        ModelD.bind().options(route_prefix="/model_d"),
    ]
)

# 测试
import requests

response_c = requests.get("http://127.0.0.1:8000/model_c")
print(f"Response C: {response_c.text}")

response_d = requests.get("http://127.0.0.1:8000/model_d")
print(f"Response D: {response_d.text}")

ray.shutdown()

代码解释:

ModelC 和 ModelD 类: 模拟两个不同的模型。
options(route_prefix="/model_c"): 使用 options 方法设置服务的路由前缀。当请求的 URL 路径以 /model_c 开头时，请求将被路由到 ModelC 服务。
serve.run(...): 同时部署两个服务，并设置不同的路由前缀。

流程说明:

客户端发送一个 GET 请求到 http://127.0.0.1:8000/model_c。
Ray Serve 的 HTTP 代理根据 URL 路径将请求路由到 ModelC 服务。
ModelC 服务处理请求，并将结果返回给客户端。
客户端发送一个 GET 请求到 http://127.0.0.1:8000/model_d。
Ray Serve 的 HTTP 代理根据 URL 路径将请求路由到 ModelD 服务。
ModelD 服务处理请求，并将结果返回给客户端。

4. 大模型部署的注意事项

在部署大模型时，需要特别注意以下几点：

资源需求： 大模型通常需要大量的 GPU 内存和计算资源。需要选择合适的硬件配置，并进行优化，以提高性能。
模型加载： 大模型的加载时间可能很长。可以使用延迟加载或者模型共享等技术来减少启动时间。
并发处理： 大模型通常需要处理大量的并发请求。需要进行负载测试，并根据结果调整服务实例的数量。
监控和日志： 需要对服务进行监控，及时发现和解决问题。可以使用 Ray 的监控工具或者第三方监控工具。
成本优化： 大模型的部署和运行成本通常很高。需要进行成本分析，并采取措施进行优化，例如，使用 Spot Instances, 调整模型大小，使用模型压缩等技术。

5. 实际案例：基于 Ray Serve 的智能问答系统

下面是一个基于 Ray Serve 的智能问答系统的简化示例，展示了如何将多个大模型串联起来，构建一个完整的服务。

import ray
from ray import serve
from transformers import pipeline

ray.init()

@serve.deployment(num_replicas=1, ray_actor_options={"num_cpus": 2})
class QuestionAnsweringModel:
    def __init__(self, model_name="distilbert-base-cased-distilled-squad"):
        self.nlp = pipeline("question-answering", model=model_name, tokenizer=model_name)
        print(f"Loaded QA model: {model_name}")

    def __call__(self, request):
        data = request.json()
        question = data["question"]
        context = data["context"]
        result = self.nlp(question=question, context=context)
        print(f"Question: {question}, Answer: {result['answer']}")
        return result

@serve.deployment
class InputValidator:
    def __init__(self, qa_model):
        self.qa_model = qa_model.get_handle()

    async def __call__(self, request):
        data = request.json()
        if not isinstance(data, dict) or "question" not in data or "context" not in data:
            return {"error": "Invalid input format.  Requires 'question' and 'context' keys."}
        return await self.qa_model.remote(request)

qa_model = QuestionAnsweringModel.bind()
validator = InputValidator.bind(qa_model)

serve.run(validator)

# 测试
import requests

test_data = {
    "question": "What is Ray?",
    "context": "Ray is a distributed execution framework designed for scaling AI and Python workloads."
}
response = requests.post("http://127.0.0.1:8000/", json=test_data)
print(f"Response: {response.json()}")

ray.shutdown()

代码解释:

QuestionAnsweringModel 类: 使用 transformers 库加载一个问答模型。
InputValidator 类: 验证输入数据的格式，确保包含 question 和 context 字段。
num_replicas=1, ray_actor_options={"num_cpus": 2}: num_replicas 参数指定服务实例的数量。ray_actor_options 参数允许我们配置 Ray Actor 的资源需求，例如，CPU 和 GPU。

流程说明:

客户端发送一个包含 question 和 context 数据的 POST 请求到 InputValidator 服务。
InputValidator 服务验证输入数据的格式。
如果输入数据格式正确，则调用 QuestionAnsweringModel 服务。
QuestionAnsweringModel 服务根据 question 和 context 提取答案，并将结果返回给 InputValidator 服务。
InputValidator 服务将结果返回给客户端。

6. 总结：Ray Serve 助力复杂AI流水线的构建和管理

通过今天的讲解，我们可以看到，Ray Serve 提供了一个强大的工具，可以帮助我们构建、部署和管理复杂的多模型复合流水线。它具有简单易用、高性能、动态可扩展性等优点，可以满足各种复杂的应用场景的需求。利用 Ray Serve，我们可以将大模型无缝集成到我们的应用中，构建更智能、更强大的 AI 系统。Ray Serve通过灵活的部署方式和路由策略，降低了多模型协同的复杂性，加速了AI应用的落地。

Ray Serve 在大模型部署中的应用：多模型复合流水线 (Compound AI Systems) 的编排

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