该示例支持部署单机版的mindie_server、ms_coordiantor、ms_controller。
Atlas 800I A2 推理产品需要配置卡IP并安装MindCluster中的HCCL-Controller组件；Atlas 300I Duo 推理卡+Atlas 800 推理服务器（型号：3000）无需配置和安装。
当前部署脚本不支持NPU故障重调度场景。

本小节使用mindie-service run包安装目录下（./mindie-service/latest/examples/kubernetes_deploy_scripts）中的脚本实现调用kubectl进行服务部署，脚本提供一键式部署和卸载单机形态集群功能，集群管理员用户可参考这些脚本线下使用K8s kubectl工具部署服务。

集群管理员用户只需在管理节点完成启动脚本编写、业务配置和K8s配置，再调用部署脚本，实现自动下发业务配置和启动脚本，自动生成包含节点设备信息的ranktable，并调度Pod到计算节点。

脚本文件所在目录结构如下所示：

├── boot_helper
│   ├── boot.sh
│   ├── get_group_id.py
│   └── update_mindie_server_config.py
├── chat.sh
├── conf
├── delete.sh
├── deployment
│   ├── mindie_ms_controller.yaml
│   ├── mindie_ms_coordinator.yaml
│   ├── mindie_server_heterogeneous.yaml
│   └── mindie_server.yaml
├── deploy.sh
├── generate_stream.sh
├── gen_ranktable_helper
│   ├── gen_global_ranktable.py
│   └── global_ranktable.json
└── log.sh

关键目录及文件解释如下所示：

conf：MindIE MS和MindIE Server的主要业务配置文件，PD分离管理调度策略和模型相关配置。
boot_helper：包含容器启动脚本boot.sh，获取group_id，刷新环境变量到配置文件，设置启动程序的环境变量等，用户可根据需要在这里调整日志等级等，环境变量详细介绍请参见表1。
deployment: K8s部署任务定义，配置NPU资源使用量，实例数，镜像等。
gen_ranktable_helper：生成global ranktable的工具，用户无需感知。
chat.sh：使用curl发送HTTPS请求给推理服务的简单对话示例。
generate_stream.sh：使用curl发送HTTPS请求给推理服务的流式响应示例。
deploy.sh：部署入口脚本，一键拉起所有MindIE组件。
delete.sh：卸载脚本，一键卸载所有MindIE组件。
log.sh：查询Pod的打屏日志，可查询到部署的所有Pod的日志。

部署样例如下所示，以下操作均在部署脚本路径下完成：

创建mindie命名空间。
```
kubectl create namespace mindie
```
将mindie-service发布件中conf目录的config.json、http_client_ctl.json、ms_controller.json和ms_coordinator.json文件拷贝至脚本conf目录（./mindie-service/latest/examples/kubernetes_deploy_scripts/conf）。
配置MindIE MS的Controller和Coordinator组件，将这两个组件的部署模式配置为单机（非分布式）服务部署模式，其必配参数如下所示。
- 配置ms_controller.json文件，参数详请请参见配置说明章节。
  将部署模式配置为单机（非分布式）服务部署模式，需配置以下参数。
```
"deploy_mode"= "single_node"
```
- 配置ms_coordinator.json文件，参数详请请参见配置说明章节。
  - 配置单机（非分布式）服务部署模式，需配置以下参数。
```
"deploy_mode"= "single_node"
```
  - 使能Prefix Cache特性，需配置以下参数。（Prefix Cache特性目前只支持单机部署场景）
```
"scheduler_type": "default_scheduler",
"algorithm_type": "cache_affinity",
```
配置MindIE Server服务启动的config.json配置文件，单机（非分布式）服务部署模式需要配置以下参数，具体参数解释请参见配置参数说明。
- modelWeightPath：模型权重文件目录配置，默认情况下脚本会挂载物理机的/data目录，该参数需配置为/data路径下的模型权重路径，确保集群可调度计算节点在该路径下存在模型文件。
- worldSize：配置一个实例需要占用的卡数；例如配置为“2”，表示使用两张卡。
- npuDeviceIds：卡号配置成从0开始编号，总数与worldSize一致，如配置为[[0,1]]。
- 使能Prefix Cache场景：
  - 在ModelDeployConfig中的ModelConfig下添加以下信息：
```
"plugin_params": "{\"plugin_type\":\"prefix_cache\"}"
```
  - 在ScheduleConfig中添加以下信息：
```
"enablePrefixCache": true
```
配置启动脚本boot.sh。
MindIE Server环境变量配置单机部署模式：
```
export PD_MODE=3
```
配置kubernetes Deployment。
在部署脚本目录中的deployment目录下找到mindie_server.yaml、mindie_ms_coordinator.yaml和mindie_ms_controller.yaml文件。

用户在使用kubetl部署Deployment时，需要修改脚本目录deployment中的.yaml配置文件，请避免使用危险配置，确保使用安全镜像（非root权限用户），配置Pod安全上下文，挂载安全路径（非软链接、系统危险路径或业务敏感路径）并设置了安全的文件目录权限。本脚本仅作为一个部署参考，Pod容器的安全性由用户自行保证，实际生产环境请针对镜像和Pod安全进行加固。
- mindie_server.yaml文件主要配置的字段如下所示：
  - replicas：配置总实例数。
  - huawei.com/Ascend910（或310P）：resources资源请求，配置一个实例占用的NPU卡数，与MindIE Serve的config.json配置文件中worldSize参数配置的卡数保持一致。
  - image：配置镜像名。
  - nodeSelector：节点选择，用户期望调度的节点，通过节点标签实现。
  - ring-controller.atlas：根据实际使用的设备型号配置为ascend-910b或ascend-310p。
  - livenessProbe：存活探针，当服务启动时间较长，需要延迟存活检测开始时间，需配置“initialDelaySeconds”参数为合理值。
- mindie_ms_coordinator.yaml和mindie_ms_controller.yaml文件主要配置的字段如下所示：
  - image：配置镜像名。
  - nodeSelector：节点选择，用户期望调度的节点，通过节点标签实现。
  另外，mindie_ms_coordinator.yaml文件还需特别关注livenessProbe（存活探针）参数，在高并发推理请求场景下，可能会因为探针超时，从而被K8s识别为Pod不存活，导致K8s重启Coordinator容器，建议用户谨慎开启livenessProbe（存活探针）。
拉起集群。
首先配置容器内mindie安装的目录：根据制作镜像时实际的安装路径，修改MINDIE_USER_HOME_PATH的value值，如安装路径是/xxx/Ascend/mindie, 则配置为/xxx 。
```
export MINDIE_USER_HOME_PATH={镜像的安装路径}
```
使用以下命令拉起集群。
```
bash deploy.sh
```
执行后，会同步等待global ranktable生成完成，如长时间处于阻塞状态，请ctrl+c中断后查看集群Pod状态，进行下一步的调试定位。
- 集群默认刷新挂载到容器内的configmap的频率是60s，如遇到容器内打印“status of ranktable is not completed”日志信息的时间偏久，可在每个待调度的计算节点修改kubelet同步configmap的周期，即修改/var/lib/kubelet/config.yaml中的syncFrequency参数，将周期减少到5s，注意此修改可能影响集群性能。
```
syncFrequency: 5s
```
  然后使用以下命令重启kubelet：
```
swapoff -a
systemctl restart  kubelet.service
systemctl status kubelet
```
- 确保Docker配置了标准输出流写入到文件的最大规格，防止磁盘占满导致Pod被驱逐。
  需在待部署服务的计算节点上修改Docker配置文件后重启Docker：
  1. 使用以下命令打开daemon.json文件。
    vim /etc/docker/daemon.json
    
    在daemon.json文件中添加日志选项“log-opts”，具体内容如下所示。
    "log-opts":{"max-size":"500m", "max-file":"3"}
    
    参数解释：
    
    max-size=500m：表示一个容器日志大小上限是500M。
    
    max-file=3：表示一个容器最多有三个日志，超过会自动滚动更新。
  2. 使用以下命令重启Docker.
    systemctl daemon-reload systemctl restart docker

查看集群状态。

通过kubectl命令查看Pod状态：

kubectl get pods -n mindie

如启动4个MindIE Server 实例，回显如下所示：

NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP               NODE       NOMINATED NODE   READINESS GATES
mindie-ms-controller-7845dcd697-h4gw7    1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx    ubuntu10   <none>           <none>
mindie-ms-coordinator-6bff995ff8-l6fwz   1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx    ubuntu10   <none>           <none>
mindie-server-7b795f8df9-2xvh4           1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx   ubuntu     <none>           <none>
mindie-server-7b795f8df9-j4z7d           1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx   ubuntu     <none>           <none>
mindie-server-7b795f8df9-v2tcz           1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx   ubuntu     <none>           <none>
mindie-server-7b795f8df9-vl9hv           1/1     Running   0          145m   xxx.xxx.xxx   ubuntu     <none>           <none>

以mindie-ms-controller开头的为MindIE MS的Controller控制器组件。
以mindie-ms-coordinator开头的为MindIE MS的Coordinator调度器组件。
以mindie-server开头的为MindIE Server推理服务。

如观察Pod进入Running状态，表示pod容器已成功被调度到节点并正常启动，但还需要进一步确认业务程序是否启动成功。

通过脚本示例提供的log.sh脚本可查询这些Pod的标准输出日志，查看是否出现异常：

bash log.sh

如需要查询具体某个Pod（如上面mindie-server-7b795f8df9-2xvh4）的日志，则执行以下命令：
```
kubectl logs mindie-server-7b795f8df9-2xvh4 -n mindie
```

如需要进入容器查找更多定位信息，则执行以下命令：
```
kubectl exec -it mindie-server-7b795f8df9-2xvh4 -n mindie -- bash
```

通过脚本示例提供的chat.sh发起推理请求。
需修改chat.sh中的IP地址为当前节点的IP地址，其中role配置为user。
```
bash chat.sh
```
卸载集群。
如需停止单机服务或者修改业务配置重新部署实例，需要调用以下命令卸载已部署的实例，重新部署请执行7。
```
bash delete.sh
```

使用kubectl部署服务示例