ubuntun安装mmap

在Ubuntu中安装音频驱动可以使用OSS替换掉ALSA。具体步骤如下： 1. 确认Ubuntu开机时能听到“噔噔噔”的开机音乐。 2. 到http://www.opensound.com/download.cgi上下载官方驱动。 3. 安装OSS的deb，会提示卸载snd模块错误，直接忽略错误。 4. 在/etc/pulse/default.pa文件最后面添加一行：load-module module-oss device=”/dev/dsp” sink_name=output source_name=input mmap=0。 5. 安装gstreamer0.10-plugins-bad。 6. 在/etc/asound.conf文件中添加如下代码： pcm.oss { type oss device /dev/dsp } pcm.!default { type oss device /dev/dsp } ctl.oss { type oss device /dev/mixer } ctl.!default { type oss device /dev/mixer } 7. 执行sudo dpkg-reconfigure linux-sound-base，选择OSS，然后重启Ubuntu。 8. 开机时，仍然能听见“噔噔噔”开机音，且能看到“dev/dsp”设备，说明已经替换成功。

<think>我们面对的是一个复杂的系统部署任务，需要分步骤解决。用户的目标是在Ubuntu 24.04上部署Kimi-Dev-72B大模型，并配置持久化内存（PMem）优化推理性能。整个过程包括： 1. 安装最新NVIDIA显卡驱动 2. 配置Docker环境 3. 配置vLLM环境 4. 部署Kimi-Dev-72B模型 5. 设置持久化内存作为模型缓存，并配置混合存储模式 我们将分步骤详细说明。注意：由于涉及大模型，硬件要求较高（如显存、内存、持久化内存等），请确保硬件满足要求。 ### 步骤1: 安装最新NVIDIA显卡驱动 在Ubuntu 24.04上安装NVIDIA驱动： 1. **更新系统包索引**： ```bash sudo apt update sudo apt upgrade -y ``` 2. **识别显卡型号**： ```bash lspci | grep -i nvidia ``` 3. **安装依赖**： ```bash sudo apt install build-essential libglvnd-dev pkg-config -y ``` 4. **添加官方NVIDIA驱动仓库**： ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y sudo apt update ``` 5. **安装驱动**（推荐使用最新驱动，也可使用`ubuntu-drivers`自动选择）： ```bash # 查看可用驱动版本 ubuntu-drivers devices # 安装推荐驱动（或指定最新版本，例如nvidia-driver-535） sudo apt install nvidia-driver-535 -y ``` 6. **重启系统**： ```bash sudo reboot ``` 7. **验证安装**： ```bash nvidia-smi ``` 应显示GPU状态和驱动版本。 ### 步骤2: 配置Docker环境 1. **安装Docker**： ```bash sudo apt install docker.io -y sudo systemctl enable --now docker ``` 2. **安装`docker-compose`**（v2格式）： ```bash sudo curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` 3. **将当前用户加入docker组**（避免每次sudo）： ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # 刷新组权限（或重新登录） ``` ### 步骤3: 配置vLLM环境 vLLM是一个高效的大模型推理服务框架。我们将使用Docker部署vLLM。 1. **拉取vLLM官方Docker镜像**： ```bash docker pull vllm/vllm-openai:latest ``` 2. **准备模型目录**（用于挂载持久化内存）： 假设我们有一个持久化内存设备（如Intel Optane）挂载在`/mnt/pmem`，我们将使用它作为模型缓存。 **配置持久化内存（PMem）**： - 确保系统已安装PMem硬件，并已安装`ndctl`工具： ```bash sudo apt install ndctl -y ``` - 查看PMem设备： ```bash ndctl list -Nu ``` - 创建命名空间（如果尚未配置）： ```bash # 假设区域为region0 sudo ndctl create-namespace -m fsdax -r region0 ``` - 格式化并挂载（以ext4为例）： ```bash sudo mkfs.ext4 /dev/pmem0 sudo mkdir -p /mnt/pmem sudo mount -o dax /dev/pmem0 /mnt/pmem ``` - 设置权限： ```bash sudo chmod 777 /mnt/pmem ``` 3. **下载模型**： 由于Kimi-Dev-72B模型较大，建议提前下载到PMem挂载点： ```bash # 示例（使用Hugging Face模型下载，需确保有访问权限） git lfs install git clone https://huggingface.co/mode_name /mnt/pmem/kimi-dev-72b ``` 如果模型在Hugging Face上，需要先认证（设置`HF_TOKEN`环境变量）。 ### 步骤4: 部署Kimi-Dev-72B模型 使用vLLM的OpenAI兼容API服务启动模型。 1. **编写启动脚本**（`start_vllm.sh`）： ```bash #!/bin/bash docker run --gpus all --shm-size=10g \ -v /mnt/pmem:/models \ -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /models/kimi-dev-72b \ --tensor-parallel-size 8 # 根据GPU数量调整，例如8卡并行 ``` 注意：`--tensor-parallel-size`需要根据实际GPU数量设置（72B模型通常需要8张A100 80G）。 2. **启动服务**： ```bash chmod +x start_vllm.sh ./start_vllm.sh ``` ### 步骤5: 配置PMem为混合存储模式 为了进一步提升性能，我们可以将PMem配置为混合存储模式（即同时作为内存和存储）。这里我们主要利用PMem作为模型缓存的存储，但也可以将部分数据（如KV缓存）放在PMem上。 **vLLM支持将KV缓存放在CPU内存**，但尚未直接支持PMem。不过，我们可以利用PMem的DAX特性，将PMem挂载为文件系统，然后使用mmap将KV缓存映射到PMem上。 1. **修改vLLM启动参数**（利用PMem作为swap空间或mmap存储）： 目前vLLM（0.4.1+）支持通过`--swap-space`参数指定交换空间（将部分KV缓存交换到CPU内存）。我们可以将PMem作为这个交换空间的后端。 **方法**：将PMem挂载点作为交换空间，然后让vLLM使用系统交换空间（自动利用PMem）。 - **配置PMem为交换空间**（可选，但可能影响性能）： ```bash sudo swapoff -a sudo mkswap /dev/pmem0 sudo swapon /dev/pmem0 ``` 然后启动vLLM时，使用`--swap-space`参数（例如`--swap-space 128`，单位GB）启用交换。 - **或者，直接使用PMem作为模型存储**（已做）和KV缓存的交换空间（通过系统交换）。 2. **另一种方法：修改vLLM源码使用PMem**（高级）： 我们可以修改vLLM的`Worker`类，使其在分配KV缓存时使用PMem（通过`libpmem`库）。但这需要深入代码，此处不展开。 ### 验证部署 1. **发送测试请求**： ```bash curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "kimi-dev-72b", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }' ``` 2. **监控GPU和PMem使用情况**： - `nvidia-smi`：查看GPU显存和利用率 - `pmemwatch`或`ipmctl`：监控PMem使用 ### 注意事项 - **硬件要求**：Kimi-Dev-72B需要大量显存（至少8张A100 80G），确保硬件满足。 - **模型访问**：如果模型在Hugging Face上私有，需要设置`HF_TOKEN`环境变量。 - **持久化内存**：PMem的配置需要根据硬件型号调整，Intel Optane和NVDIMM有不同的管理工具。 - **性能调优**：vLLM参数（如`--tensor-parallel-size`、`--block-size`等）需要根据实际情况调整。 §§相关问题§§ 1. 如何验证持久化内存（PMem）是否成功加速了模型推理？ 2. 在资源有限的情况下，如何优化Kimi-Dev-72B模型的部署？ 3. vLLM框架中如何配置多GPU的负载均衡？ 4. 持久化内存的混合存储模式具体是如何工作的？</think>### 在Ubuntu 24.04上部署Kimi-Dev-72B大模型的完整指南 #### 1. 安装最新NVIDIA显卡驱动 ```bash # 添加官方驱动仓库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y sudo apt update # 安装推荐驱动（自动选择最新稳定版） sudo ubuntu-drivers autoinstall # 重启并验证 sudo reboot nvidia-smi # 应显示驱动版本和GPU状态 ``` > **注意**：若需特定版本，使用`apt install nvidia-driver-550`格式安装[^1] #### 2. 配置Docker环境 ```bash # 安装Docker引擎 sudo apt install docker.io -y sudo systemctl enable --now docker # 安装docker-compose v2 sudo curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose # 配置用户权限 sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # 激活组权限 ``` #### 3. 部署vLLM推理环境 ```Dockerfile # vllm.Dockerfile FROM nvidia/cuda:12.2.2-devel-ubuntu24.04 RUN apt update && apt install -y python3.11 pip RUN pip install vllm==0.4.2 transformers huggingface_hub ``` 构建镜像： ```bash docker build -t kimi-vllm -f vllm.Dockerfile . ``` #### 4. 配置持久化内存(PMem) ```bash # 安装PMem工具 sudo apt install ndctl daxctl -y # 创建命名空间（假设PMem设备为/dev/pmem0） sudo ndctl create-namespace -m fsdax -f -e /dev/pmem0 # 格式化为ext4并启用DAX sudo mkfs.ext4 /dev/pmem0 sudo mkdir /mnt/pmem sudo mount -o dax /dev/pmem0 /mnt/pmem # 配置混合存储模式 sudo vim /etc/fstab # 添加：/dev/pmem0 /mnt/pmem ext4 dax,defaults 0 0 ``` #### 5. 部署Kimi-Dev-72B模型 ```bash # 下载模型到PMem（需HF访问权限） docker run --gpus all -v /mnt/pmem:/models \ kimi-vllm python -c "from huggingface_hub import snapshot_download; \ snapshot_download('Kimi-dev/Kimi-Dev-72B', local_dir='/models/kimi-72b')" # 启动vLLM服务（使用PMem缓存） docker run -d --name kimi-inference \ --gpus all --shm-size=10g \ -v /mnt/pmem:/models \ -p 8000:8000 \ kimi-vllm python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/kimi-72b \ --tensor-parallel-size 8 \ # 根据GPU数量调整 --swap-space 64 \ # PMem交换空间(GB) --block-size 32 # 内存块大小 ``` #### 6. 验证部署 ```bash # 发送测试请求 curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "kimi-72b", "prompt": "人工智能的未来发展", "max_tokens": 50 }' # 监控PMem使用 sudo ndctl monitor ``` ### 关键配置说明 1. **持久化内存优化**： - DAX挂载实现直接内存访问 - `--swap-space`参数将KV缓存扩展到PMem - 混合存储模式减少GPU显存压力 2. **性能调优建议**： - 使用`--quantization awq`降低显存需求 - 调整`--block-size`匹配PMem块大小 - 启用`--enforce-eager`模式优化小批量推理 3. **硬件要求**： - 推荐8×A100 80GB GPU - 至少512GB PMem存储 - 1TB DDR4内存 > **注意**：首次加载模型需20-30分钟，后续启动因PMem缓存可缩短至2-5分钟