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链路管理

功能介绍

NN模型执行时调用的HCCL集合通信接口是双边通信，即需要两边同时发起建链，而在P-D分离方案中，简化建链操作，由Client单侧发起建链。由于动态扩缩的部分大多数是Decode侧，因此将P定义为Server端，D定义为Client端，建链过程实现由D向P发起建链的流程。

主要提供的是link_clusters和unlink_clusters两个接口，都是由D侧进行调用，建链行为是点对点之间的。

  • link_clusters用于节点之间的建链
  • unlink_clusters用于节点之间的断链

使用场景

  • 建链操作是PD之间进行KV Cache传输的前提，所以想使能KV Cache传输功能，需要先进行建链。
  • 集群可靠性场景下，当P或者D集群节点出现异常时，在不影响整个集群可用性前提下，通过断链下线对应故障节点。
  • 通过建链和断链动态调整PD集群配比。根据闲忙，动态的增加或减少对应的机器节点。增加节点需要建链，减少节点需要断链。

功能示例

此处代码示例为1P1D之间建链的伪代码流程，接口参数可参考LLM-DataDist接口列表。

  1. 拉起P和D侧脚本，脚本中调用LLM-DataDist的初始化接口。P侧需要设置侦听的device ip和port。 
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    # P侧脚本
from llm_datadist import LLMDataDist, LLMRole, LLMStatusCode, LLMClusterInfo

 # llm datadist初始化
 llm_datadist = LLMDataDist(LLMRole.Prompt, cluster_id=0)
 llm_config = LLMConfig()
 llm_config.listen_ip_info ="192.168.1.1:26000"# local_ip + port
 llm_config.device_id =0  # 此处的device id需要和local_ip匹配
 llm_options = llm_config.generate_options()
 llm_datadist.init(llm_options)

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    # D侧脚本
from llm_datadist import LLMDataDist, LLMRole, LLMStatusCode, LLMClusterInfo

 # llm datadist初始化
 llm_datadist = LLMDataDist(LLMRole.DECODER, cluster_id=0)
 llm_config = LLMConfig()
 llm_config.device_id =0 
 llm_options = llm_config.generate_options()
 llm_datadist.init(llm_options)
  2. 在D侧脚本中调用link_clusters发起建链操作，当业务退出时在D侧调用unlink_clusters进行断链。 
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     # 生成cluster info信息用于建链
 cluster = LLMClusterInfo()
 cluster.remote_cluster_id = 1  # 此处的remote_cluster_id需要和P侧创建的LLMDataDist对应
 cluster.append_local_ip_info("192.168.2.1", 26000) # local_ip_info的ip是本机需要建链的device ip地址
 cluster.append_remote_ip_info("192.168.1.1", 26000) # remote_ip_info的ip是想和对端建链的device ip地址

 # 调用link_clusters进行建链
 # ret是接口的返回值，rets表示每个cluster建链的结果。
 ret, rets = llm_datadist.link_clusters([cluster], timeout=5000)
 # 判断建链结果
 if ret != LLMStatusCode.LLM_SUCCESS:
     raiseException("link failed.")
 for cluster_i in range(len(rets)):
     link_ret = rets[cluster_i]
     if link_ret != LLMStatusCode.LLM_SUCCESS:
         print(f"{cluster_i} link failed.")
  3. 在D侧可以调用check_link_status快速检查链路传输数据是否正常。 
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    try:
    llm_datadist.check_link_status(remote_cluster_id=1)
except LLMException as ex:
    print(f"check_link_status exception:{ex.status_code}")
    raise ex
  4. 业务结束D侧进行断链，P和D都调用llm_datadist的finalize释放资源。 
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     # P侧脚本
 # 调用llm_datadist申请KV Cache
 # 执行业务推理
 # ...

 # 业务退出
 llm_datadist.finalize()

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     # D侧脚本
 # pull_cache、模型推理
 # ...

 # 业务退出，调用unlink_clusters进行断链
 ret, rets = llm_datadist.unlink_clusters([cluster], timeout=5000)
 if ret != LLMStatusCode.LLM_SUCCESS:
     raiseRuntimeError(f'[unlink_cluster] failed, ret={ret}')
 llm_datadist.finalize()

当新增节点或者已下线节点再上线时，需要执行一遍上述使用流程。当下线节点时，正常D侧需要主动调用unlink_clusters接口，异常场景需要P侧调用unlink_clusters。

通过节点上线调用link_clusters，节点下线调用unlink_clusters来灵活的进行分布式集群的动态扩缩容。

异常处理

当D侧出现异常导致无法调用unlink_clusters时，需要由P侧调用unlink_clusters进行资源清理，否则无法再次进行建链。

unlink_clusters接口提供了强制断链的能力，该能力适用于链路故障时，普通断链操作会耗时比较久。使用强制断链接口（设置force=True），需要两侧都发起调用，只会清理本端的链接。

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# 强制断链
 ret, rets = llm_datadist.unlink_clusters([cluster], timeout=5000, force=True)
 if ret != LLMStatusCode.LLM_SUCCESS:
     raise RuntimeError(f'[unlink_clusters] failed, ret={ret}')

更多异常处理请参考LLMStatusCode。

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