ERNIE-4.5-21B-A3B

一、环境准备

1.1 支持情况

ERNIE-4.5-21B-A3B 各量化精度，在下列硬件上部署所需要的最小卡数如下：

	WINT8	WINT4	FP8
H800 80GB	1	1	1
A800 80GB	1	1	/
H20 96GB	1	1	1
L20 48GB	1	1	1
A30 40GB	2	1	/
A10 24GB	2	1	/

注： 1. 在启动命令后指定--tensor-parallel-size 2 即可修改部署卡数 2. 表格中未列出的硬件，可根据显存大小进行预估是否可以部署

1.2 安装fastdeploy

安装，请参考Fastdeploy Installation完成安装。
模型下载，请参考支持模型列表。请注意使用Fastdeploy部署需要Paddle后缀的模型

二、如何使用

2.1 基础：启动服务

通过下列命令启动服务

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
       --model baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle \
       --tensor-parallel-size 1 \
       --quantization wint4 \
       --max-model-len 32768 \
       --kv-cache-ratio 0.75 \
       --max-num-seqs 128

其中： - --quantization: 表示模型采用的量化策略。不同量化策略，模型的性能和精度也会不同。可选值包括：wint8 / wint4 / block_wise_fp8(需要Hopper架构)。 - --max-model-len：表示当前部署的服务所支持的最长Token数量。设置得越大，模型可支持的上下文长度也越大，但相应占用的显存也越多，可能影响并发数。

更多的参数含义与默认设置，请参见FastDeploy参数说明。

2.2 进阶：如何获取更优性能

2.2.1 评估应用场景，正确设置参数

结合应用场景，评估平均输入长度、平均输出长度、最大上下文长度。例如，平均输入长度为1000，输出长度为30000，那么建议设置为 32768 - 根据最大上下文长度，设置max-model-len - 启用服务管理全局 Block

export ENABLE_V1_KVCACHE_SCHEDULER=1

2.2.2 Prefix Caching

原理： Prefix Caching的核心思想是通过缓存输入序列的中间计算结果（KV Cache），避免重复计算，从而加速具有相同前缀的多个请求的响应速度。具体参考prefix-cache

启用方式： 在启动参数下增加下列两行，其中--enable-prefix-caching表示启用前缀缓存，--swap-space表示在GPU缓存的基础上，额外开启CPU缓存，大小为GB，应根据机器实际情况调整。

--enable-prefix-caching
--swap-space 50

2.2.3 Chunked Prefill

原理： 采用分块策略，将预填充（Prefill）阶段请求拆解为小规模子任务，与解码（Decode）请求混合批处理执行。可以更好地平衡计算密集型（Prefill）和访存密集型（Decode）操作，优化GPU资源利用率，减少单次Prefill的计算量和显存占用，从而降低显存峰值，避免显存不足的问题。具体请参考Chunked Prefill

启用方式： 在启动参数下增加即可

--enable-chunked-prefill

2.2.4 MTP (Multi-Token Prediction)

原理： 通过一次性预测多个Token，减少解码步数，以显著加快生成速度，同时通过一定策略保持生成质量。具体请参考投机解码。

启用方式： 在启动参数下增加即可

--speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 1, "model": "${path_to_mtp_model}"}'

2.2.5 CUDAGraph

原理： CUDAGraph 是 NVIDIA 提供的一项 GPU 计算加速技术，通过将 CUDA 操作序列捕获（capture）为图结构（graph），实现 GPU 任务的高效执行和优化。CUDAGraph 的核心思想是将一系列 GPU 计算和内存操作封装为一个可重复执行的图，从而减少 CPU-GPU 通信开销、降低内核启动延迟，并提升整体计算性能。

启用方式： 在启动命令中增加

--use-cudagraph

注： 1. 通常情况下不需要额外设置其他参数，但CUDAGraph会产生一些额外的显存开销，在一些显存受限的场景下可能需要调整。详细的参数调整请参考GraphOptimizationBackend 相关配置参数说明 2. 开启CUDAGraph时，暂时只支持单卡推理，即--tensor-parallel-size 1 3. 开启CUDAGraph时，暂时不支持同时开启Chunked Prefill和Prefix Caching

2.2.6 拒绝采样

原理： 拒绝采样即从一个易于采样的提议分布（proposal distribution）中生成样本，避免显式排序从而达到提升采样速度的效果，对小尺寸的模型有较明显的提升。

启用方式： 启动前增加下列环境变量

export FD_SAMPLING_CLASS=rejection

2.2.7 分离式部署

原理： 分离式部署的核心思想是将Prefill 和 Decode 分开部署，在一定场景下可以提高硬件利用率，有效提高吞吐，降低整句时延。具体请参考分离式部署

启用方式： 以单机8GPU，1P1D（各4GPU）部署为例，与默认的混合式部署方式相比，需要--splitwise-role指定节点的角色。并通过环境变量FD_LOG_DIR和CUDA_VISIBLE_DEVICES将两个节点的GPU 和日志隔离开

# prefill
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export INFERENCE_MSG_QUEUE_ID=1315
export FLAGS_max_partition_size=2048
export FD_ATTENTION_BACKEND=FLASH_ATTN
export FD_LOG_DIR="prefill_log"

quant_type=block_wise_fp8
export FD_USE_DEEP_GEMM=0

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server --model baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle \
    --max-model-len 131072 \
    --max-num-seqs 20 \
    --num-gpu-blocks-override 40000 \
    --quantization ${quant_type} \
    --gpu-memory-utilization 0.9 --kv-cache-ratio 0.9 \
    --port 7012 --engine-worker-queue-port 7013 --metrics-port 7014 --tensor-parallel-size 4 \
    --cache-queue-port 7015 \
    --splitwise-role "prefill" \

# decode
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
export INFERENCE_MSG_QUEUE_ID=1215
export FLAGS_max_partition_size=2048
export FD_LOG_DIR="decode_log"

quant_type=block_wise_fp8
export FD_USE_DEEP_GEMM=0

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server --model baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle \
    --max-model-len 131072 \
    --max-num-seqs 20 \
    --quantization ${quant_type} \
    --gpu-memory-utilization 0.85 --kv-cache-ratio 0.1 \
    --port 9012 --engine-worker-queue-port 8013 --metrics-port 8014 --tensor-parallel-size 4 \
    --cache-queue-port 8015 \
    --innode-prefill-ports 7013 \
    --splitwise-role "decode"

三、常见问题FAQ

如果您在使用过程中遇到问题，可以在FAQ中查阅。