在某些情境下，您可能需要將多個模型推理任務共用在同一塊GPU以提高GPU的利用率。本文以模型類型為Qwen1.5-0.5B-Chat，GPU類型為V100卡為例，示範如何使用KServe部署GPU共用的模型推理服務。
前提條件
已建立託管GPU叢集或專有GPU叢集，且叢集版本需為1.22及以上，並指定CUDA版本為12.0及以上。具體操作，請參見建立GPU叢集或建立專有GPU叢集。
建議GPU節點使用525版本驅動，您可以通過為GPU節點池添加標籤
ack.aliyun.com/nvidia-driver-version:525.105.17指定驅動版本為525.105.17。具體操作，請參見通過指定版本號碼自訂節點GPU驅動版本。已安裝共用GPU組件，並開啟GPU共用調度能力。具體操作，請參見安裝共用GPU調度組件。
已安裝Arena用戶端，且版本不低於0.9.15。具體操作，請參見配置Arena用戶端。
已安裝cert-manager和ack-kserve️組件，且ack-kserve️組件的部署模式為Raw Deployment。具體操作，請參見安裝ack-kserve️。
步驟一：準備模型資料
您可以使用OSS或NAS準備模型資料，具體操作，請參見使用OSS靜態儲存卷、使用NAS靜態儲存卷。本文以OSS為例說明如何準備模型資料。
下載模型。本文以Qwen1.5-0.5B-Chat模型為例。
執行以下命令，安裝Git。
sudo yum install git執行以下命令，安裝Git LFS（Large File Support）外掛程式。
sudo yum install git-lfs執行以下命令，將ModelScope上的Qwen1.5-0.5B-Chat倉庫複製到本地。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git執行以下命令，進入Qwen1.5-0.5B-Chat倉庫目錄。
cd Qwen1.5-0.5B-Chat執行以下命令，在Qwen1.5-0.5B-Chat目錄下，下載LFS管理的大檔案。
git lfs pull
將下載的Qwen1.5-0.5B-Chat檔案上傳至OSS。
為目的地組群配置名為llm-model的儲存卷PV和儲存聲明PVC。具體操作，請參見使用OSS靜態儲存卷。
以下為樣本PV的基本配置資訊：
配置項
說明
儲存卷類型
OSS
名稱
llm-model
訪問認證
配置用於訪問OSS的AccessKey ID和AccessKey Secret。
Bucket ID
選擇上一步所建立的OSS Bucket。
OSS Path
選擇模型所在的路徑，如/Qwen1.5-0.5B-Chat。
以下為樣本PVC的基本配置資訊：
配置項
說明
儲存宣告類型
OSS
名稱
llm-model
分配模式
選擇已有儲存卷。
已有儲存卷
單擊選擇已有儲存卷連結，選擇已建立的儲存卷PV。
步驟二：部署推理服務
執行以下命令，檢查叢集中可用的GPU資源。
arena top node確保叢集中有可用於運行推理服務的GPU節點。
執行以下命令，啟動兩個Qwen推理服務，每個推理服務需使用6 GB顯存。
啟動第一個Qwen推理服務。
arena serve kserve \ --name=qwen1 \ --image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/vllm:0.4.1 \ --gpumemory=6 \ --cpu=3 \ --memory=8Gi \ --data="llm-model:/mnt/models/Qwen1.5-0.5B-Chat" \ "python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --port 8080 --trust-remote-code --served-model-name qwen --model /mnt/models/Qwen1.5-0.5B-Chat --dtype=half --max-model-len=4096"預期輸出：
inferenceservice.serving.kserve.io/qwen1 created INFO[0003] The Job qwen1 has been submitted successfully INFO[0003] You can run `arena serve get qwen1 --type kserve -n default` to check the job status輸出結果表明已經成功部署推理服務。
啟動第二個Qwen推理服務。
arena serve kserve \ --name=qwen2 \ --image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/vllm:0.4.1 \ --gpumemory=6 \ --cpu=3 \ --memory=8Gi \ --data="llm-model:/mnt/models/Qwen1.5-0.5B-Chat" \ "python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --port 8080 --trust-remote-code --served-model-name qwen --model /mnt/models/Qwen1.5-0.5B-Chat --dtype=half --max-model-len=4096"預期輸出：
inferenceservice.serving.kserve.io/qwen2 created INFO[0001] The Job qwen2 has been submitted successfully INFO[0001] You can run `arena serve get qwen2 --type kserve -n default` to check the job status輸出結果表明已經成功部署推理服務。
參數說明如下所示：
參數
是否必選
說明
--name
是
提交的推理服務名稱，全域唯一。
--image
是
推理服務的鏡像地址。
--gpumemory
否
申請顯存的大小。
為了最佳化資源分派，請確保各個推理服務申請的顯存之和不超過GPU的總顯存量。例如，若某GPU具備8 GB顯存，首次部署的推理服務要求分配3 GB（
--gpumemory=3），則剩餘5 GB顯存可用。接著，若有第二個推理服務同樣考慮運行於該GPU上並申請4 GB顯存（--gpumemory=4），由於兩者總申請量（3 GB + 4 GB = 7 GB）未超出GPU的8 GB顯存限制，因此這兩個服務能夠共存於同一張GPU卡上，實現了顯存的有效共用。--cpu
否
推理服務需要使用的CPU數。
--memory
否
推理服務需要使用的記憶體數。
--data
否
推理服務的模型地址，本文指定模型的儲存卷為
llm-model，掛載到容器的/mnt/models/目錄下。
步驟三：驗證推理服務
執行以下命令，查看兩個Qwen推理服務部署情況。
kubectl get pod -owide |grep qwen預期輸出：
qwen1-predictor-856568bdcf-5pfdq 1/1 Running 0 7m10s 10.130.XX.XX cn-beijing.172.16.XX.XX <none> <none> qwen2-predictor-6b477b587d-dpdnj 1/1 Running 0 4m3s 10.130.XX.XX cn-beijing.172.16.XX.XX <none> <none>預期輸出表明，qwen1和qwen2被成功部署到同一個GPU節點
cn-beijing.172.16.XX.XX上。分別執行以下兩條命令，進入兩個推理服務所在的Pod中，查看Pod所分配的GPU顯存大小。
kubectl exec -it qwen1-predictor-856568bdcf-5pfdq -- nvidia-smi # 進入第一個推理服務所在的pod。 kubectl exec -it qwen2-predictor-6b477b587d-dpdnj -- nvidia-smi # 進入第二個推理服務所在的pod。預期輸出：
輸出結果表明，兩個Pod內部顯存上限均為6 GB，由於節點的GPU顯存為16 GB，可以判斷出節點GPU顯存已被成功分配給了這兩個推理服務所在的Pod。
執行以下命令，使用擷取到的Nginx Ingress網關地址訪問推理服務。
# 擷取Nginx ingress的IP地址。 NGINX_INGRESS_IP=$(kubectl -n kube-system get svc nginx-ingress-lb -ojsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}') # 擷取Inference Service的Hostname。 SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice qwen1 -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3) # 發送請求訪問推理服務。 curl -H "Host: $SERVICE_HOSTNAME" -H "Content-Type: application/json" http://$NGINX_INGRESS_IP:80/v1/chat/completions -d '{"model": "qwen", "messages": [{"role": "user", "content": "測試一下"}], "max_tokens": 10, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "seed": 10}'預期輸出：
{"id":"cmpl-bbca59499ab244e1aabfe2c354bf6ad5","object":"chat.completion","created":1719303373,"model":"qwen","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"好的，請問您需要測試什麼內容呢？"},"logprobs":null,"finish_reason":"length","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":21,"total_tokens":31,"completion_tokens":10}}輸出結果表明模型可以根據給定的輸入（在這個例子中是一條測試訊息）產生相應的回複。
（可選）步驟四：清理環境
如果不再使用已建立的資源，請及時清理。
執行以下命令，刪除已部署的模型推理服務。
arena serve delete qwen1 arena serve delete qwen2執行以下命令，刪除已建立的PV和PVC。
kubectl delete pvc llm-model kubectl delete pv llm-model