# Modal Deployment: MiniCPM-o-4_5 via llama.cpp

## 概述

在 Modal.com 的 **T4 GPU** 上部署 MiniCPM-o-4_5 模型，通过 llama-cpp-python (CUDA pre-built wheel) 提供 OpenAI 兼容的 API 接口。

## 架构

```
用户请求 → FastAPI (ASGI) → llama-server (OpenAI 兼容) → MiniCPM-o-4_5 GGUF
                              ↓
                    /v1/chat/completions (文本 + 图片多模态)
                    /v1/embeddings
                    /health
```

## 前置条件

1. Modal 账号: https://modal.com/
2. 安装 Modal CLI: `pip install modal`
3. 登录: `modal token new`

## 模型文件

部署需要 3 个核心 GGUF 文件（Volume 中需包含）：

| 文件 | 大小 | 用途 |
|------|------|------|
| `MiniCPM-o-4_5-Q4_K_M.gguf` | ~12 GB | 主模型（文本推理） |
| `vision/MiniCPM-o-4_5-vision-F16.gguf` | ~1 GB | 视觉投影层（可选，用于图片理解） |
| `audio/MiniCPM-o-4_5-audio-F16.gguf` | ~630 MB | 音频投影层（当前未使用） |

⚠️ **关键变更**：`--mmproj` 只传 vision 投影层，**不能**传入多个 .gguf 文件。旧代码使用 `find_mmproj_files()` 递归搜索导致传入 9 个文件而崩溃。

### 上传步骤

```bash
# 上传模型到 Modal Volume（只需一次）
modal volume put minicpm-o-4_5-models /path/to/models/MiniCPM-o-4_5-gguf /

# 验证
modal volume ls minicpm-o-4_5-models /
```

## 部署

```bash
cd modal_deploy

# 部署为 Modal App（持续运行的服务）
modal deploy deploy.py

# 或开发模式（热重载，日志在前台）
modal serve deploy.py
```

部署后 Modal 会输出一个 URL，如 `https://your-org--prego-pal-minicpm-serve.modal.run`

## API 接口

### 1. 健康检查
```bash
GET /health
```
返回：`{"status": "ok"}`

### 2. 模型列表
```bash
GET /v1/models
```

### 3. 文本对话 (OpenAI 兼容)
```bash
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json

{
  "model": "MiniCPM-o-4_5",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "今天孕妇可以吃什么？"}
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}
```

### 4. 多模态对话（图片理解）
llama-server (b4690+) 原生支持 OpenAI 多模态格式，通过 `/v1/chat/completions` 即可：
```bash
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json

{
  "model": "MiniCPM-o-4_5",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "text", "text": "这张图片里有什么食物？"},
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}
    ]}
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7
}
```

### 5. 嵌入向量
```bash
POST /v1/embeddings
Content-Type: application/json

{
  "model": "MiniCPM-o-4_5",
  "input": ["孕期营养建议"]
}
```

## 测试

```bash
# 快速测试模型能否加载和推理
modal run modal_deploy/deploy.py::test_inference

# 上传模型
modal run modal_deploy/deploy.py::upload_models
```

## 配置

在 `deploy.py` 中可调整的参数：
- `container_idle_timeout=300` — 空闲 5 分钟后自动关闭
- `gpu="T4"` — GPU 类型（16GB VRAM，$0.50/hr。也可用 A100: $1.50/hr）
- `n_ctx=8192` — 上下文窗口大小
- `n_gpu_layers=-1` — GPU 层数（-1=全部到 GPU）

## 与 PregoPal 集成

其他服务通过 HTTP 调用此 API：

```python
import requests

API_BASE = "https://your-app.modal.run"

def ask_minicpm(prompt: str) -> str:
    r = requests.post(f"{API_BASE}/v1/chat/completions", json={
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "max_tokens": 512,
        "temperature": 0.7,
    })
    return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
```

## 注意事项

1. **冷启动**：无请求 >5 分钟后容器关闭，下次请求需等待 ~30-60 秒（模型加载）
2. **成本**：T4 约 $0.50/小时（vs A100 $1.50/hr），按实际使用计费。降级节省 **67%**
3. **模型上传**：Volume 是持久化的，模型只需上传一次
4. **并发**：`@modal.concurrent(max_inputs=10)` 支持 10 个并发请求
5. **VRAM 使用**：Q4_K_M 模型 4.7GB + vision 0.5GB + KV cache ≈ 6GB，T4 16GB 完全够用
6. **修复说明**：旧 deploy.py 的 `find_mmproj_files()` 递归搜索到 9 个 .gguf 文件并全部作为 `--mmproj` 传入，导致启动失败。新版已明确指定 `--mmproj` 使用 vision 投影层（仅一个文件）。