Inferência em lote Qwen2.5-32B com Ray Data e vLLM

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Use Qwen2.5-32B-Instruct para classificar 16.000 comandos multilíngues de assistente de voz em um runtime de IA 8xH100 anexado. Este caderno mostra como:

  • Construa um conjunto de dados Ray balanceado multilíngue a partir do MASSIVE 1.1.
  • Execute uma réplica persistente do modelo vLLM em cada GPU disponível.
  • Monitore a carga de trabalho com o dashboard Ray e as métricas do sistema MLflow.
  • Salve os resultados completos da predição no formato Parquet em um volume do Unity Catalog.

Note

Este exemplo requer o ambiente de IA Databricks versão 5 ou superior.

Conectar-se à computação de GPU sem servidor

  1. No seletor de computação do notebook, selecione GPU Serverless.
  2. No painel Environment, selecione o acelerador 8xH100 e o ambiente AI v5.
  3. Clique em Aplicar, depois confirme o ambiente.

O modelo Qwen é público e não exige autenticação do Hugging Face. O notebook baixa o MASSIVE 1.1 do arquivo público da Amazon.

Importar bibliotecas

A AI v5 inclui os pacotes Ray, vLLM, Hugging Face Datasets, Transformers, PyTorch e MLflow usados neste notebook, portanto não é necessária instalação de pacotes.

import json
import re
import time
from pathlib import Path

import mlflow
import pandas as pd
from datasets import DownloadConfig, DownloadManager, concatenate_datasets, load_dataset
from datasets.utils.logging import disable_progress_bar
from pyspark.sql import functions as F
from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.sampling_params import StructuredOutputsParams

Configure a carga de trabalho

Defina o modelo, locais, tamanho da amostra e parâmetros de inferência.

MODEL_NAME = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
DATASET_NAME = "AmazonScience/massive"
MASSIVE_ARCHIVE_URL = "https://amazon-massive-nlu-dataset.s3.amazonaws.com/amazon-massive-dataset-1.1.tar.gz"
LOCALES = ["en-US", "es-ES", "de-DE", "ar-SA", "hi-IN", "ja-JP", "sw-KE", "zh-CN"]
ROWS_PER_LOCALE = 2_000
BATCH_SIZE = 64
MAX_MODEL_LEN = 512
MAX_OUTPUT_TOKENS = 8
SEED = 42

Configurar armazenamento do Catálogo Unity

Use os widgets para especificar um catálogo, esquema e volume existentes do Unity Catalog. O notebook armazena o cache MASSIVO e as previsões do Parquet nesse volume. Você precisa destes privilégios:

  • USE CATALOG no catálogo e USE SCHEMA no esquema.
  • READ VOLUME e WRITE VOLUME no volume.

Cada execução do MLflow grava previsões em seu próprio subdiretório dentro do diretório raiz de saída do Parquet configurado.

widget_defaults = {
    "uc_catalog": "main",
    "uc_schema": "default",
    "uc_volume": "ray_data",
}
for widget_name, default_value in widget_defaults.items():
    dbutils.widgets.text(widget_name, default_value)

CATALOG = dbutils.widgets.get("uc_catalog")
SCHEMA = dbutils.widgets.get("uc_schema")
VOLUME = dbutils.widgets.get("uc_volume")

volume_path = f"/Volumes/{CATALOG}/{SCHEMA}/{VOLUME}"
parquet_output_root = f"{volume_path}/sgc-raydata-vllm-batch-inference"
massive_cache_path = f"{volume_path}/hf-cache/amazon-massive-1.1"
print(f"Parquet output root: {parquet_output_root}")
print(f"Dataset cache: {massive_cache_path}")

Iniciar o Ray

ray_init() inicia o Ray no ambiente de computação anexado e exibe a URL do dashboard deste notebook. A conexão Ray permanece ativa enquanto o notebook permanece conectado. O pool de atores usa a contagem de GPUs reportada pela Ray, então cada GPU disponível executa uma réplica do modelo vLLM.

import ray
from serverless_gpu import ray_init

ray_context = ray_init()
ACTOR_COUNT = int(ray.cluster_resources().get("GPU", 0))
if ACTOR_COUNT < 1:
    raise RuntimeError("Ray did not detect a GPU. Attach GPU compute and run the notebook again.")
print(f"Ray detected {ACTOR_COUNT} GPUs; using {ACTOR_COUNT} predictor actors.")

Carga e amostra EM MASSA

Baixe o MASSIVE 1.1 para o cache configurado, depois selecione os mesmos 2.000 exemplos de treinamento de cada local em cada execução. O primeiro local também fornece os nomes do cenário e da intenção usados para construir o prompt de classificação.

disable_progress_bar()
download_config = DownloadConfig(cache_dir=f"{massive_cache_path}/downloads")
download_manager = DownloadManager(download_config=download_config)
massive_archive_dir = Path(download_manager.download_and_extract(MASSIVE_ARCHIVE_URL))
massive_data_dir = massive_archive_dir / "1.1" / "data"
locale_datasets = []
scenario_names = None
scenario_intents = None

for locale in LOCALES:
    locale_dataset = load_dataset(
        "json",
        data_files=str(massive_data_dir / f"{locale}.jsonl"),
        split="train",
        cache_dir=f"{massive_cache_path}/datasets",
    )
    locale_dataset = locale_dataset.filter(lambda row: row["partition"] == "train")
    locale_scenarios = sorted(locale_dataset.unique("scenario"))
    if scenario_names is not None and locale_scenarios != scenario_names:
        raise ValueError(f"Scenario labels differ for locale {locale}.")
    if scenario_names is None:
        scenario_names = locale_scenarios
        label_frame = locale_dataset.select_columns(["scenario", "intent"]).to_pandas()
        scenario_intents = {
            scenario: sorted(group["intent"].unique())
            for scenario, group in label_frame.groupby("scenario")
        }
    sample = locale_dataset.shuffle(seed=SEED).select(range(ROWS_PER_LOCALE))
    locale_datasets.append(sample.select_columns(["id", "locale", "utt", "scenario"]))

Criar o Conjunto de Dados Ray

Combine as amostras locais, mantenha os campos necessários para inferência e avaliação, e reparticione os dados para que Ray possa manter todos os atores preditores ocupados.

massive_sample = concatenate_datasets(locale_datasets)
records = [
    {
        "input_id": f"{row['locale']}:{row['id']}",
        "locale": row["locale"],
        "utterance": row["utt"],
        "expected_scenario": row["scenario"],
    }
    for row in massive_sample
]
input_dataset = ray.data.from_items(records).repartition(ACTOR_COUNT * 8)
print(f"Prepared {len(records):,} records across {len(LOCALES)} locales and {len(scenario_names)} scenarios.")

Defina o preditor vLLM

MASSIVE agrupa enunciados em 18 cenários, como alarm, weather, e music. Este notebook gera os rótulos permitidos e as orientações de cenário para intenção a partir do conjunto de dados, em vez de defini-los diretamente no código.

O mapeamento de cenário para intenção ajuda a Qwen a distinguir rótulos com significados semelhantes. o vLLM retorna um dos rótulos permitidos, e uma etapa final de normalização marca qualquer outra resposta como inválida.

scenario_set = set(scenario_names)
scenario_guidance = "\n".join(
    f"- {scenario}: {', '.join(scenario_intents[scenario])}"
    for scenario in scenario_names
)
system_prompt = (
    "Classify the user utterance into exactly one MASSIVE scenario. "
    "Use these scenario-to-intent mappings to distinguish similar labels:\n"
    f"{scenario_guidance}\n"
    "Return only the scenario label."
)

def format_prompt(tokenizer, utterance: str) -> str:
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": utterance},
    ]
    return tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

def normalize_label(response: str) -> str | None:
    normalized = re.sub(r"[^a-z]+", " ", response.lower()).strip()
    return normalized if normalized in scenario_set else None

class VLLMPredictor:
    def __init__(self):
        gpu_ids = ray.get_runtime_context().get_accelerator_ids().get("GPU", [])
        if len(gpu_ids) != 1:
            raise RuntimeError(f"Expected one GPU per actor, but received {gpu_ids}.")
        self.gpu_assignment = str(gpu_ids[0])
        self.llm = LLM(
            model=MODEL_NAME,
            tensor_parallel_size=1,
            dtype="bfloat16",
            max_model_len=MAX_MODEL_LEN,
            max_num_seqs=BATCH_SIZE,
            gpu_memory_utilization=0.90,
            enable_prefix_caching=True,
        )
        self.tokenizer = self.llm.get_tokenizer()
        self.sampling_params = SamplingParams(
            temperature=0.0,
            max_tokens=MAX_OUTPUT_TOKENS,
            structured_outputs=StructuredOutputsParams(choice=scenario_names),
        )

    def __call__(self, batch: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        prompts = [format_prompt(self.tokenizer, utterance) for utterance in batch["utterance"]]
        outputs = self.llm.generate(prompts, self.sampling_params, use_tqdm=False)
        raw_responses = [output.outputs[0].text.strip() for output in outputs]
        predicted_scenarios = [normalize_label(response) for response in raw_responses]

        result = batch.copy()
        result["raw_response"] = raw_responses
        # Preserve invalid responses as nulls with a stable string type across batches.
        result["predicted_scenario"] = pd.array(predicted_scenarios, dtype="string")
        result["valid_prediction"] = result["predicted_scenario"].notna()
        result["correct"] = (result["predicted_scenario"] == result["expected_scenario"]).fillna(False)
        result["model_name"] = MODEL_NAME
        result["ray_gpu_assignment"] = self.gpu_assignment
        return result

Execute e monitore a inferência em lote

VLLMPredictor carrega Qwen uma vez quando cada ator inicia, depois reutiliza esse modelo para cada lote que recebe. Ray Data inicia um ator por GPU detectada e agenda cada lote no próximo ator disponível.

Enquanto a inferência estiver em execução, abra a URL do painel do Ray exibida por ray_init() na Célula 10. Use o painel para inspecionar os oito atores de previsão, reservas da GPU, progresso das tarefas, logs e atrasos.

predictions = input_dataset.map_batches(
    VLLMPredictor,
    batch_format="pandas",
    batch_size=BATCH_SIZE,
    compute=ray.data.ActorPoolStrategy(size=ACTOR_COUNT),
    num_gpus=1,
)

Materialize e acompanhe os resultados

A Ray Data constrói esse pipeline de forma preguiçosa, então write_parquet() executa inferência e salva os resultados em uma única etapa. O Spark então lê os arquivos Parquet para avaliação sem rodar o modelo novamente. A execução do MLflow subjacente registra parâmetros de carga de trabalho, métricas de qualidade, informações de tempo, taxa de processamento e métricas do sistema, e a Databricks adiciona um link clicável (1 MLflow run) abaixo da célula quando ela é concluída.

mlflow.set_system_metrics_sampling_interval(2)
with mlflow.start_run(run_name="raydata-massive-qwen25-32b", log_system_metrics=True) as active_run:
    parquet_output_path = f"{parquet_output_root}/{active_run.info.run_id}"
    print(f"Parquet output: {parquet_output_path}")
    mlflow.log_params(
        {
            "model": MODEL_NAME,
            "dataset": DATASET_NAME,
            "dataset_version": "1.1",
            "locales": json.dumps(LOCALES),
            "record_count": len(records),
            "actor_count": ACTOR_COUNT,
            "batch_size": BATCH_SIZE,
            "max_model_len": MAX_MODEL_LEN,
            "max_output_tokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
            "temperature": 0.0,
            "output_constraint": "scenario_choices",
            "system_metrics_interval_seconds": 2,
            "gpu_memory_utilization": 0.90,
        }
    )
    mlflow.set_tags(
        {
            "dataset_source": MASSIVE_ARCHIVE_URL,
            "parquet_output_path": parquet_output_path,
        }
    )

    start_time = time.perf_counter()
    predictions.write_parquet(parquet_output_path)
    cold_start_inclusive_duration_seconds = time.perf_counter() - start_time

    results_df = spark.read.parquet(parquet_output_path)
    aggregate = results_df.agg(
        F.count("*").alias("record_count"),
        F.avg(F.col("correct").cast("double")).alias("overall_accuracy"),
        F.avg(F.col("valid_prediction").cast("double")).alias("valid_prediction_rate"),
        F.countDistinct("ray_gpu_assignment").alias("unique_gpu_assignments"),
    ).first()
    scenario_accuracy_df = results_df.groupBy("expected_scenario").agg(
        F.count("*").alias("record_count"),
        F.avg(F.col("correct").cast("double")).alias("accuracy"),
        F.avg(F.col("valid_prediction").cast("double")).alias("valid_prediction_rate"),
    ).orderBy("expected_scenario")
    macro_scenario_accuracy = scenario_accuracy_df.agg(F.avg("accuracy")).first()[0]
    cold_start_inclusive_records_per_second = (
        aggregate["record_count"] / cold_start_inclusive_duration_seconds
    )
    mlflow.log_metrics(
        {
            "overall_accuracy": aggregate["overall_accuracy"],
            "macro_scenario_accuracy": macro_scenario_accuracy,
            "valid_prediction_rate": aggregate["valid_prediction_rate"],
            "cold_start_inclusive_duration_seconds": cold_start_inclusive_duration_seconds,
            "cold_start_inclusive_records_per_second": cold_start_inclusive_records_per_second,
        }
    )
    mlflow_run_id = active_run.info.run_id

print(f"MLflow run ID: {mlflow_run_id}")
print("Open the '(1 MLflow run)' link attached to this cell for parameters and metrics.")

Validar os resultados

As verificações abaixo confirmam que a saída contém uma linha por entrada e que todo ator preditor lidou com pelo menos um lote.

A medição começa antes de o Ray criar os atores e carregar o modelo, de modo que a duração informada e a taxa de transferência incluem o tempo de inicialização a frio.

if aggregate["record_count"] != len(records):
    raise RuntimeError("The persisted result count does not match the input count.")
if aggregate["unique_gpu_assignments"] != ACTOR_COUNT:
    raise RuntimeError(f"Expected results from {ACTOR_COUNT} Ray GPU assignments.")

print(f"Records: {aggregate['record_count']:,}")
print(f"Overall accuracy: {aggregate['overall_accuracy']:.2%}")
print(f"Macro scenario accuracy: {macro_scenario_accuracy:.2%}")
print(f"Valid prediction rate: {aggregate['valid_prediction_rate']:.2%}")
print(f"Inference duration including actor and model cold start: {cold_start_inclusive_duration_seconds:.1f} seconds")
print(f"Throughput including actor and model cold start: {cold_start_inclusive_records_per_second:.1f} records/second")
print(f"Unique GPU assignments: {aggregate['unique_gpu_assignments']}")

Analisar a qualidade da previsão

Mostre a precisão por localidade, uma amostra de previsões e a distribuição dos registros entre os atores da GPU.

locale_accuracy_df = (
    results_df.groupBy("locale")
    .agg(
        F.count("*").alias("record_count"),
        F.avg(F.col("correct").cast("double")).alias("accuracy"),
        F.avg(F.col("valid_prediction").cast("double")).alias("valid_prediction_rate"),
    )
    .orderBy("locale")
)

print("Accuracy by locale:")
locale_accuracy_df.show(truncate=False)

prediction_columns = [
    "locale", "utterance", "expected_scenario", "predicted_scenario",
    "correct", "ray_gpu_assignment",
]
sample_predictions_df = (
    results_df.select(prediction_columns)
    .orderBy(F.rand(SEED))
    .limit(16)
)
actor_distribution_df = (
    results_df.groupBy("ray_gpu_assignment")
    .agg(F.count("*").alias("record_count"))
    .orderBy("ray_gpu_assignment")
)

print("Sample predictions:")
sample_predictions_df.show(truncate=80)
print("Records by Ray GPU assignment:")
actor_distribution_df.show(truncate=False)

Notebook de exemplo

Inferência em lote Qwen2.5-32B com Ray Data e vLLM

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