test-model-qwen3-5-0-8b-pd-nixl

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test-model-qwen3.5-0.8b-pd-nixl

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LightLLM Qwen3.5-0.8B PD disaggregation over NIXL gsm8k: pd_master on 8089, prefill on 8001, decode on 8002. Supports TP1 and TP2 runs by setting TP / PREFILL_CUDA_DEVICES / DECODE_CUDA_DEVICES. Qwen3.5 has linear-attention state transfer; use --pd_kv_page_size 2048 and --pd_kv_page_num 16. lm_eval hits pd_master URL. Requires UCX/RDMA env, nvidia_peermem check, curl warmup before lm_eval, registration wait in pd_master.log, and summary.txt. Includes optional repeated-prompt decode cache probe for linear-att page-boundary behavior.

Qwen3.5-0.8B PD 分离（NIXL） 本地 GSM8K 评测

测试标识：同一 MODEL_DIR（Qwen3.5-0.8B） 下拆三条 api_server 进程： pd_master、prefill、decode。评测和 warmup 只访问 pd_master 的 HTTP 端口 8089。

--pd_trans_mode 可选 nccl（默认）和 nixl。本 skill 测试 NIXL，所以下面的 prefill 和 decode 的启动命令必须统一显式传入 --pd_trans_mode nixl。

Qwen3.5 与 Qwen3-8B 的关键差异：

项	Qwen3.5-0.8B NIXL PD 要点
linear-att 状态	PD 传输除了 KV page，还会传 linear_att_state 特殊页
NIXL page size	建议固定 --pd_kv_page_size 2048；1024 可能不足以容纳 linear-att 状态
page num	建议 --pd_kv_page_num 16 起步，避免 page 池过大导致显存压力
cache 判断	repeated prompt 可能只在 prefill 侧命中，decode 侧不一定 decode-only 命中

日志目录

每轮使用独立 LOG_DIR，至少保留：

• summary.txt
• pd_master.log
• prefill.log
• decode.log
• curl_warmup.log
• eval_gsm8k.log

建议命名：

export LOG_DIR="/mtc/wzj/lightllm_dev2/LightLLM/test/benchmark/static_inference/log/qwen35_pd_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "${LOG_DIR}"

启动前检查

1. 模型目录：优先使用 MODEL_DIR=/mtc/models/Qwen3.5-0.8B；不存在时再改成本机实际路径。
2. 端口：确认 8089、8001、8002 空闲。
3. 显卡：TP1 需要 prefill/decode 各 1 张卡；TP2 需要 prefill/decode 各 2 张卡，互不重叠。
4. 代理：启动服务和评测前清空 http_proxy / https_proxy；评测设置 no_proxy。
5. UCX/RDMA：prefill/decode 启动前设置 UCX_NET_DEVICES、UCX_TLS。本机若默认 UCX 打到 mlx5_8 报 Address not valid，可显式使用 mlx5_0:1 到 mlx5_7:1。
6. nvidia_peermem：运行本目录的 check_nvidia_peermem.sh，结果写入 summary.txt。
7. MPS：如需更稳定的高并发/传输性能，可在启动服务前开启 NVIDIA MPS，并把开启状态写入 summary.txt。

变量配置

TP2 推荐配置

export MODEL_DIR=/mtc/models/Qwen3.5-0.8B
export MODEL_NAME='qwen/Qwen3.5-0.8B'
export TP=2
export PREFILL_CUDA_DEVICES='0,1'
export DECODE_CUDA_DEVICES='2,3'
export PD_KV_PAGE_SIZE=2048
export PD_KV_PAGE_NUM=16
export PD_MASTER_IP="$(hostname -I | awk '{print $1}')"
export HOST="${PD_MASTER_IP}"

TP1 快速验证配置

export MODEL_DIR=/mtc/models/Qwen3.5-0.8B
export MODEL_NAME='qwen/Qwen3.5-0.8B'
export TP=1
export PREFILL_CUDA_DEVICES='4'
export DECODE_CUDA_DEVICES='5'
export PD_KV_PAGE_SIZE=2048
export PD_KV_PAGE_NUM=16
export PD_MASTER_IP="$(hostname -I | awk '{print $1}')"
export HOST="${PD_MASTER_IP}"

UCX 示例

按本机拓扑调整，不要盲目照抄其它机器：

export UCX_NET_DEVICES='mlx5_0:1,mlx5_1:1,mlx5_2:1,mlx5_3:1,mlx5_4:1,mlx5_5:1,mlx5_6:1,mlx5_7:1'
export UCX_TLS=rc,cuda,gdr_copy

启动命令

先写入基础信息：

export http_proxy=
export https_proxy=
export no_proxy=localhost,127.0.0.1,0.0.0.0,::1,${PD_MASTER_IP}

{
  echo "MODEL_DIR=${MODEL_DIR}"
  echo "MODEL_NAME=${MODEL_NAME}"
  echo "TP=${TP}"
  echo "PREFILL_CUDA_DEVICES=${PREFILL_CUDA_DEVICES}"
  echo "DECODE_CUDA_DEVICES=${DECODE_CUDA_DEVICES}"
  echo "PD_KV_PAGE_SIZE=${PD_KV_PAGE_SIZE}"
  echo "PD_KV_PAGE_NUM=${PD_KV_PAGE_NUM}"
  echo "PD_MASTER_IP=${PD_MASTER_IP}"
  echo "HOST=${HOST}"
  echo "UCX_NET_DEVICES=${UCX_NET_DEVICES-}"
  echo "UCX_TLS=${UCX_TLS-}"
} | tee "${LOG_DIR}/summary.txt"

bash skills/test_model/qwen3.5-0.8b-pd-nixl/check_nvidia_peermem.sh >> "${LOG_DIR}/summary.txt" 2>&1

1. 启动 pd_master

nohup python -m lightllm.server.api_server \
  --model_dir "${MODEL_DIR}" \
  --run_mode pd_master \
  --host "${PD_MASTER_IP}" \
  --port 8089 \
  >> "${LOG_DIR}/pd_master.log" 2>&1 &

等待 8089 listen 后再启动节点。

2. 启动 prefill

LOADWORKER=18 CUDA_VISIBLE_DEVICES="${PREFILL_CUDA_DEVICES}" \
nohup python -m lightllm.server.api_server \
  --model_dir "${MODEL_DIR}" \
  --run_mode prefill \
  --pd_trans_mode nixl \
  --tp "${TP}" \
  --dp 1 \
  --host "${HOST}" \
  --port 8001 \
  --disable_cudagraph \
  --pd_master_ip "${PD_MASTER_IP}" \
  --pd_master_port 8089 \
  --pd_kv_page_size "${PD_KV_PAGE_SIZE}" \
  --pd_kv_page_num "${PD_KV_PAGE_NUM}" \
  >> "${LOG_DIR}/prefill.log" 2>&1 &

3. 启动 decode

LOADWORKER=18 CUDA_VISIBLE_DEVICES="${DECODE_CUDA_DEVICES}" \
nohup python -m lightllm.server.api_server \
  --model_dir "${MODEL_DIR}" \
  --run_mode decode \
  --pd_trans_mode nixl \
  --tp "${TP}" \
  --dp 1 \
  --host "${HOST}" \
  --port 8002 \
  --pd_master_ip "${PD_MASTER_IP}" \
  --pd_master_port 8089 \
  --pd_kv_page_size "${PD_KV_PAGE_SIZE}" \
  --pd_kv_page_num "${PD_KV_PAGE_NUM}" \
  >> "${LOG_DIR}/decode.log" 2>&1 &

就绪判定

不要只看端口。必须等待 pd_master.log 同时出现：

mode: prefill ... registed
mode: decode ... registed

可用命令：

rg 'mode: prefill .* registed|mode: decode .* registed|ERROR|Traceback|Exception' "${LOG_DIR}/pd_master.log" "${LOG_DIR}/prefill.log" "${LOG_DIR}/decode.log"

Warmup

lm_eval 前必须先打一次 pd_master：

curl -sS -w "\nhttp_code:%{http_code}\n" -X POST "http://${PD_MASTER_IP}:8089/v1/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"${MODEL_NAME}\",\"prompt\":\"warmup\",\"max_tokens\":16,\"temperature\":0}" \
  | tee "${LOG_DIR}/curl_warmup.log"

期望 http_code:200。失败时先查 pd_master.log / prefill.log / decode.log，不要直接跑全量评测。

GSM8K 评测

默认并发和 batch 使用 64，避免高并发掩盖关键问题；压测时再提高。

export http_proxy=
export https_proxy=
export no_proxy=localhost,127.0.0.1,0.0.0.0,::1,${PD_MASTER_IP}

HF_ALLOW_CODE_EVAL=1 HF_DATASETS_OFFLINE=0 \
lm_eval --model local-completions \
  --model_args "model=${MODEL_NAME},base_url=http://${PD_MASTER_IP}:8089/v1/completions,num_concurrent=64,max_retries=3,tokenized_requests=False,tokenizer=${MODEL_DIR}" \
  --tasks gsm8k \
  --batch_size 64 \
  --confirm_run_unsafe_code \
  >> "${LOG_DIR}/eval_gsm8k.log" 2>&1

提取结果：

rg -n 'flexible-extract|strict-match|exact_match|Traceback|ERROR|can not find waiting WRITE task|has_error=True' \
  "${LOG_DIR}/eval_gsm8k.log" "${LOG_DIR}/pd_master.log" "${LOG_DIR}/prefill.log" "${LOG_DIR}/decode.log" \
  | tee -a "${LOG_DIR}/summary.txt"

参考正常结果：

场景	参考精度
TP1 NIXL PD	flexible-extract exact_match ~= 0.332，strict-match exact_match ~= 0.327
TP2 NIXL PD	flexible-extract exact_match ~= 0.331，strict-match exact_match ~= 0.328

可选：decode-only cache 命中探针

这个探针用于确认重复 prompt 是否在 decode 节点全命中。Qwen3.5 的 linear-att cache 以 linear_att_hash_page_size 为粒度，默认 512。历史观察显示：

• prefill 侧会按 512 token 粒度逐步命中，例如 513 的第二次可命中 512。
• decode 侧可能仍为 gpu cache hit: False、gpu_prompt_cache_len:0。
• 只要 decode 未全命中，仍会出现 recv WRITE request from prefill 和 linear_att_state 传输。

简单重复 prompt

在同一套服务生命周期内连续请求两次相同 prompt：

PROMPT_FILE="${LOG_DIR}/repeat_prompt.txt"
python3 - <<'PY' "${MODEL_DIR}" "${PROMPT_FILE}"
from transformers import AutoTokenizer
import sys
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(sys.argv[1], trust_remote_code=True)
target = 2049
s = "Qwen3.5 linear attention cache boundary probe. "
unit = " Repeatable cache probe sentence."
while len(tok.encode(s, add_special_tokens=False)) < target:
    s += unit
open(sys.argv[2], "w").write(s)
print(len(tok.encode(s, add_special_tokens=False)))
PY

for i in 1 2; do
  curl -sS -X POST "http://${PD_MASTER_IP}:8089/v1/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{\"model\":\"${MODEL_NAME}\",\"prompt\":$(python3 -c 'import json,sys; print(json.dumps(open(sys.argv[1]).read()))' "${PROMPT_FILE}"),\"max_tokens\":4,\"temperature\":0}" \
    > "${LOG_DIR}/repeat_${i}.json"
  sleep 2
done

判定信号

rg -n 'gpu cache hit:|recv WRITE request from prefill|start WRITE to decode node|linear_att_state|trans task ret success' \
  "${LOG_DIR}/prefill.log" "${LOG_DIR}/decode.log" \
  | tee -a "${LOG_DIR}/summary.txt"

decode-only 全命中的期望信号：

日志	期望
decode.log	gpu cache hit: True
decode.log	gpu_prompt_cache_len 接近 prompt_tokens 或至少 input_len - cur_kv_len <= 1
decode.log	不再出现真实 recv WRITE request from prefill
prefill.log	不再出现对应请求的 start WRITE to decode node

如果 decode 仍是 gpu cache hit: False gpu_prompt_cache_len:0，则说明没有进入 decode-only 命中路径。

常见问题

现象	处理
NIXL_ERR_BACKEND / uct_iface_open(rc_verbs/mlx5_8:1) failed: Address not valid	显式设置可用 UCX_NET_DEVICES，例如避开 mlx5_8/9
digest sent was rejected	多为快速重启后的共享内存 / multiprocessing authkey 残留；清理端口和残留 lightllm::... worker 后重启
can not find waiting WRITE task	检查 NIXL notify key、abort 日志、以及 pd_io_struct.py 中 key 是否包含进程本地 req_idx
1024 page size 失败	Qwen3.5 linear-att state 页可能放不下；使用 --pd_kv_page_size 2048
第二次同 prompt 仍走 WRITE	可能是 decode 侧没有建立可复用 cache，或 linear-att 尾块状态无法全命中

收尾

结束后释放本轮服务：

fuser -k 8089/tcp 8001/tcp 8002/tcp || true

如仍有显存占用，检查残留 worker：

ps -eo pid,ppid,stat,cmd | rg 'lightllm::|api_server|hypercorn'
nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv