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《OpenShift / RHEL / DevSecOps 汇总目录》
说明：本文已经在 OpenShift 4.18 + OpenShift AI 2.19 的环境中验证
文章目录
- 什么是 ModelCar
- 构建模型镜像
- 在 OpenShift AI 使用模型镜像
- 部署模型
- 扩展速度对比
- 参考
什么是 ModelCar
KServe 典型的模型初始化方法是从 S3 Bucket 获取模型。由于每次初始化都要下载模型文件，这一过程对于小型模型来说是可行的，但对于大型模型来说就成了性能瓶颈，因为在自动扩展的过程中会大大延迟启动时间。
ModelCar 是 KServe 为应对这一问题的方案，它具备以下突出优势：
- 模型文件已放在容器镜像中，当镜像在节点中已被缓存的时候，可避免重复下载模型文件，从而可显著减少模型启动的延迟。
- 因为在节点上运行相同模型的 pod 将访问同一镜像，无需在每个 pod 中下载模型数据，因此可减少本地磁盘空间的使用。
构建模型镜像
- 创建下载模型的文件 download_model.py。
$ cat > download_model.py << EOF
from huggingface_hub import snapshot_download# Specify the Hugging Face repository containing the model
model_repo = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
snapshot_download(repo_id=model_repo,local_dir="/models",allow_patterns=["*.safetensors", "*.json", "*.txt"],
)
EOF
- 创建构建镜像的文件 Containerfile。
$ cat > Containerfile << EOF
FROM registry.access.redhat.com/ubi9/python-311:latest as baseUSER rootRUN pip install huggingface-hub# Download the model file from hugging face
COPY download_model.py .RUN python download_model.py # Final image containing only the essential model files
FROM registry.access.redhat.com/ubi9/ubi-micro:9.4# Copy the model files from the base container
COPY --from=base /models /modelsUSER 1001
EOF
- 构建包含模型的镜像。
podman build . -t modelcar-example:latest --platform linux/amd64
- 将镜像推送到 Registry。
$ podman images localhost/modelcar-example
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
localhost/modelcar-example latest ae4aac72bb2c 59 minutes ago 1.02 GB$ podman push localhost/modelcar-example quay.io/your-registry/modelcar-example:latest
在 OpenShift AI 使用模型镜像
部署模型
- 按下图创建一个使用镜像作为源的 connection。
- 使用以上 connection 部署模型。将 Deployment mode 设为 Advanced，即使用 Serverless 运行模型；Number of model server replicas to deploy 设为 0，即初始运行副本数为零。
扩展速度对比
结合《OpenShift AI - 在 OpenShift 和 OpenShift AI 上运行 LLM》中基于 S3 的模型部署模式，在同一环境中对 ModelCar 和 S3 方式运行的 ibm-granite/granite-3.2-2b-instruct 模型进行同时扩展。测试结果：
- ModelCar 模式的扩展时间：1分12秒，明显快。
- S3 模式的扩展时间：2分22秒。
参考
https://developers.redhat.com/articles/2025/01/30/build-and-deploy-modelcar-container-openshift-ai#modelcar_containers_pros_and_cons
https://github.com/redhat-ai-services/modelcar-catalog
https://opendatahub.io/docs/serving-models/
https://github.com/redhat-ai-services/modelcar-catalog/tree/main/modelcar-images/qwen2.5-0.5b-instruc