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7.2. IBM Power 上の IBM Spyre AI アクセラレーターの推論提供設定の例

次の例は、IBM Spyre AI アクセラレーターと IBM Power 上の一般的な Red Hat AI 推論サーバーのワークロードを示しています。

エンティティー抽出

lspci コマンドの出力が含まれる Spyre カード ID を 1 つ選択します。以下に例を示します。 

$ SPYRE_IDS="0381:50:00.0"

Podman エンティティー抽出の例

$ podman run -d \
    --device=/dev/vfio \
    --name vllm-api \
    -v $HOME/models:/models:Z \
    -e VLLM_AIU_PCIE_IDS="$SPYRE_IDS" \
    -e VLLM_SPYRE_USE_CB=1 \
    --pids-limit 0 \
    --userns=keep-id \
    --group-add=keep-groups \
    --memory 100GB \
    --shm-size 64GB \
    -p 8000:8000 \
    registry.redhat.io/rhaiis/vllm-spyre:3.2.5 \
        --model /models/granite-3.3-8b-instruct \
        -tp 1 \
        --max-model-len 3072 \
        --max-num-seqs 16

RAG の推論提供

lspci コマンドの出力で、4 Spyre カード ID を選択します。以下に例を示します。 

$ SPYRE_IDS="0381:50:00.0 0382:60:00.0 0383:70:00.0 0384:80:00.0"

Podman RAG inference serving example

$ podman run -d \
    --device=/dev/vfio \
    --name vllm-api \
    -v $HOME/models:/models:Z \
    -e VLLM_AIU_PCIE_IDS="$SPYRE_IDS" \
    -e VLLM_MODEL_PATH=/models/granite-3.3-8b-instruct \
    -e VLLM_SPYRE_USE_CB=1 \
    --pids-limit 0 \
    --userns=keep-id \
    --group-add=keep-groups \
    --memory 200GB \
    --shm-size 64GB \
    -p 8000:8000 \
    registry.redhat.io/rhaiis/vllm-spyre:3.2.5 \
        --model /models/granite-3.3-8b-instruct \
        -tp 4 \
        --max-model-len 32768 \
        --max-num-seqs 32

RAG 埋め込み

lspci コマンドの出力が含まれる Spyre カード ID を 1 つ選択します。以下に例を示します。 

$ SPYRE_IDS="0384:80:00.0"

Podman RAG 埋め込み会議の例

$ podman run -d \
    --device=/dev/vfio \
    --name vllm-api \
    -v $HOME/models:/models:Z \
    -e VLLM_AIU_PCIE_IDS="$SPYRE_IDS" \
    -e VLLM_MODEL_PATH=/models/granite-embedding-125m-english \
    -e VLLM_SPYRE_WARMUP_PROMPT_LENS=64 \
    -e VLLM_SPYRE_WARMUP_BATCH_SIZES=64 \
    --pids-limit 0 \
    --userns=keep-id \
    --group-add=keep-groups \
    --memory 200GB \
    --shm-size 64GB \
    -p 8000:8000 \
    registry.redhat.io/rhaiis/vllm-spyre:3.2.5 \
    --model /models/granite-embedding-125m-english \
    -tp 1

Re-ranker inference serving

lspci コマンドの出力が含まれる Spyre AI アクセラレーターカード ID を 1 つ選択します。以下に例を示します。 

$ SPYRE_IDS="0384:80:00.0"

Podman re-ranker inference serving の例

$ podman run -d \
    --device=/dev/vfio \
    --name vllm-api \
    -v $HOME/models:/models:Z \
    -e VLLM_AIU_PCIE_IDS="$SPYRE_IDS" \
    -e VLLM_MODEL_PATH=/models/bge-reranker-v2-m3 \
    -e VLLM_SPYRE_WARMUP_PROMPT_LENS=1024 \
    -e VLLM_SPYRE_WARMUP_BATCH_SIZES=4 \
    --pids-limit 0 \
    --userns=keep-id \
    --group-add=keep-groups \
    --memory 200GB \
    --shm-size 64GB \
    -p 8000:8000 \
    registry.redhat.io/rhaiis/vllm-spyre:3.2.5 \
        --model /models/bge-reranker-v2-m3 \
        -tp 1

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