# Modal 部署与模型选择

## 目标

Modal 负责承载重模型和 GPU 推理，Hugging Face Space / Gradio 只负责交互界面、状态编排和轻量逻辑。

目标不是把所有模型常驻在 GPU 上，而是按需调用、缓存权重、控制冷启动和并发，尽量节省 hackathon 额度。

```text
Gradio Space
  -> Modal LLM / VLM endpoint
  -> Modal TTS endpoint
  -> Modal image generation endpoint
```

## 当前模型判断

### Google / Gemma 系列

截至 2026-06-11，Google 在 Hugging Face 上有最新的 Gemma 4 12B 规格：

- `google/gemma-4-12B-it`
- `google/gemma-4-12B`

其中 `google/gemma-4-12B-it` 是 Gemma 4 12B Unified instruction-tuned 模型。它支持文本、图片、音频、视频输入并生成文本输出，许可证是 Apache-2.0。这个模型非常适合本项目：它可以同时处理角色对话、图片理解和视频片段理解。当前页面先保留文字 + 图片输入，不接语音输入链路。

当前官方 Hugging Face 页面核到的 Gemma 4 规格是：

- `google/gemma-4-E2B-it`
- `google/gemma-4-E4B-it`
- `google/gemma-4-12B-it`
- `google/gemma-4-26B-A4B-it`
- `google/gemma-4-31B-it`

关键差异：

- E2B / E4B：支持文本、图片、音频输入，适合“音频直接进模型”的实验。
- 12B Unified：支持文本、图片、音频、视频输入；约 11.95B 参数，256K context；encoder-free unified multimodal 架构，适合作为主力中等规模模型。
- 26B A4B：MoE，总参数约 26B，活跃参数约 4B，支持文本和图片，适合主对话、角色推理、视觉理解，但不支持原生音频输入。
- 31B：文本和图片能力强，但更贵，不适合作为默认在线模型。

结论：

- `google/gemma-4-12B-it` 应该作为当前首选主模型候选。
- 当前改版暂不提供语音输入，先集中验证文字、图片和 TTS 输出。
- 如果后续重新评估语音输入，优先单独做一轮 Gemma 音频输入实验，不并入当前 TTS 交付。
- 如果想要更强文本/图像推理质量，再试 `gemma-4-26B-A4B-it`。
- 不建议默认上 31B，除非做离线评估或最终 demo 高质量路线。

### TTS 候选

#### Chatterbox

推荐作为第一优先级实验。

原因：

- 支持多语言，包括中文。
- 支持情绪夸张度 / intensity control。
- Hugging Face 模型页标 MIT。
- Modal 官方有 Chatterbox TTS API 示例。
- 很适合角色项目，因为可以把模型输出的 `voice.energy` / `emotion` 映射成 exaggeration、cfg、语速等参数。

注意：

- 有 voice cloning 能力，但公开 demo 不要克隆商业角色或真实声优。
- 可先使用内置 voice prompt 或原创 voice prompt。

#### Kokoro-82M

只适合作为省额度 fallback，不建议作为中文角色主 TTS。

原因：

- 82M，非常轻。
- Apache-2.0。
- 推理成本低，速度快。

限制：

- Hugging Face 模型页顶部标签偏 English，虽然模型事实里写 v1.0 是多语言。
- 中文路径依赖额外 G2P 包，实测暴露 `ordered_set` / `pypinyin` 等间接依赖问题。
- 角色表现力和中文稳定性都不如 Chatterbox Multilingual。

#### Dia-1.6B

适合作为表达力实验，不建议作为第一默认。

原因：

- 能生成对话式 TTS。
- 支持笑声、叹气等非语言表达。

限制：

- 模型页说明当前主要支持英文生成。
- 需要约 10GB VRAM。
- 也有 voice cloning 能力，公开 demo 要避免身份滥用。

#### Sesame CSM-1B

可作为研究候选。

原因：

- Conversational Speech Model，支持文本和音频上下文。
- Transformers 已支持。

限制：

- 模型 gated，需要接受访问条件。
- 上手和稳定性要单独验证。

### 语音输入策略

当前实现不提供语音输入，也不部署独立转写服务。第一阶段只做文字输入、图片输入和 TTS 输出，避免把交互问题和模型冷启动问题混在一起。

### 生图候选

推荐先用 FLUX.1-schnell。

原因：

- 适合快速生成角色头像、半身像、背景。
- Modal 官方有 Flux on H100 示例。
- `schnell` 步数少，适合按需生成。

使用原则：

- 不在每轮对话里调用。
- 只在角色资产生成、重绘、创建自定义角色时调用。
- 生成后缓存到本地或 Modal Volume，Gradio 直接读缓存图。

## Modal 服务拆分

建议拆成多个 Modal app 或多个 class，避免一个容器装所有模型。

### 1. `modal_llm.py`

用途：

- 角色对话。
- 图片理解。
- 输出 SSE 事件流。

候选模型：

- 省资源路线：`google/gemma-4-E4B-it`
- 主推路线：`google/gemma-4-12B-it`
- 高质量路线：`google/gemma-4-26B-A4B-it`

接口：

```http
POST /persona/events
Accept: text/event-stream
```

输出：

```text
data: {"type":"stage","expression":"thinking","motion":"look_at_user"}

data: {"type":"voice","style":"soft","speed":0.92,"energy":0.45}

data: {"type":"text_delta","text":"嗯，"}

data: {"type":"sentence_end"}

data: {"type":"done"}
```

### 2. `modal_tts.py`

用途：

- 分句 TTS。
- 返回 WAV/MP3 bytes。
- 可选支持流式音频。

候选模型：

- 默认：Chatterbox Multilingual。
- fallback：Kokoro-82M。
- 实验：Dia / CSM。

接口：

```http
POST /tts
```

输入：

```json
{
  "text": "我在听。",
  "voice_id": "star_knight_soft",
  "emotion": "concerned",
  "speed": 0.92,
  "energy": 0.45
}
```

输出：

- `audio/wav` bytes
- 或 JSON 包含临时文件 URL

### 3. `modal_image.py`

用途：

- 生成内置角色图。
- 重绘角色头像。
- 自定义角色资产生成。

候选模型：

- FLUX.1-schnell
- SDXL fallback

接口：

```http
POST /image/character
```

## 省额度策略

### 模型路由

默认不要所有请求都打最大模型。

建议路由：

```text
纯文字日常聊天 -> E4B 或 12B
图片输入 -> Gemma 4 12B / E4B / 26B A4B
音频输入实验 -> Gemma 4 12B 或 E4B
中等成本角色回复 -> Gemma 4 12B
高质量角色回复 / 最终 demo -> 26B A4B
TTS -> Chatterbox 或 Kokoro
生图 -> 用户明确点击才调用
```

### 冷启动和缓存

必须使用 Modal Volume 缓存 Hugging Face 权重：

```text
/root/.cache/huggingface -> huggingface-cache volume
/root/.cache/vllm -> vllm-cache volume
```

服务参数建议：

- 开发期 `scaledown_window=60-180s`
- demo 录制期 `scaledown_window=5-15min`
- 公开 demo 期只让主 vLLM LLM 使用 `min_containers=1`，不要把 TTS、生图一起常驻
- 大模型用固定 revision，避免模型仓库更新导致不可复现
- 不要在 Gradio 启动时预热所有模型
- 只预热当前选择的角色和当前模型

主 vLLM 常驻开关：

```powershell
python scripts/set_modal_vllm_autoscaler.py on
python scripts/set_modal_vllm_autoscaler.py off
```

如果希望部署配置本身保持常驻，部署前设置：

```powershell
$env:VC_VLLM_MIN_CONTAINERS="1"
$env:VC_VLLM_BUFFER_CONTAINERS="0"
$env:VC_VLLM_SCALEDOWN_WINDOW="1200"
modal deploy modal_apps/modal_vllm_gemma.py
```

`scaledown_window` 只能减少短时间空闲后的冷启动；真正避免从零启动要使用 `min_containers=1`。这会让 GPU 24 小时计费。

### 一周常驻成本

按 Modal 2026-06-14 公开 GPU 价格，7 天是 168 小时：

| GPU | 约每小时 | 约 7 天 |
| --- | ---: | ---: |
| T4 | $0.5904 | $99.19 |
| L4 | $0.7992 | $134.27 |
| A10 | $1.1016 | $185.07 |
| L40S | $1.9512 | $327.80 |
| A100-40GB | $2.0988 | $352.60 |
| A100-80GB | $2.4984 | $419.73 |
| H100 | $3.9492 | $663.47 |

这些是 GPU-only 估算，CPU、内存、区域倍率、非抢占、Volume 存储等另计。当前已验证的 `google/gemma-4-12B-it` vLLM 路线使用 L40S，因此 7 天常驻只算 GPU 也超过 $240；$240 约能覆盖 L40S 123 小时。A10 一周 GPU-only 约 $185，但当前 12B vLLM 没有在 A10 上验证，显存余量风险较高。

## 当前 Modal 实测

2026-06-11 已在 `verno / veronicaulises0` Modal workspace 测试 `google/gemma-4-12B-it` + `L40S`：

- 首次运行：包含镜像构建和首次权重缓存，客户端总耗时约 149.1s。
- 缓存后运行：客户端总耗时约 33.7s；模型加载约 10.3s；生成 100 tokens 用时约 7.84s，约 12.75 tokens/s。
- 显存峰值：约 22.34 GB。

详细记录见 `BENCHMARK_RESULTS.md`。

vLLM 稳定版已尝试 `google/gemma-4-12B-it`，当前不可用。`0.21.0` 和 PyPI 最新稳定版 `0.22.1` 都会把模型解析为 `TransformersMultiModalForCausalLM`，提示没有 vLLM 原生实现并 fallback 到 Transformers，随后在 profile run 出现 shape mismatch。

截至 2026-06-12，Gemma 4 Unified 的可用 vLLM 路线是 main/nightly，而不是 PyPI 稳定版。当前已在 Modal L40S 上跑通 `vllm==0.22.1rc1.dev468+gfbc3a1907.cu129`，vLLM 日志解析架构为 `Gemma4UnifiedForConditionalGeneration`，并成功通过 OpenAI-compatible `/v1/chat/completions` 生成中文回复。

当前持久部署：

```text
https://veronicaulises0--virtual-characters-vllm-gemma-serve.modal.run
```

部署注意：

- 当前部署设置 `VC_SKIP_HF_SECRET=1`，没有把 `hf-token` 挂载到 nightly vLLM 环境。
- 能启动是因为 `vc-hf-cache` Modal Volume 中已有 `google/gemma-4-12B-it` 权重缓存。
- 如果清空 Volume 或迁移 workspace，需要先预缓存权重，或者明确批准 nightly 环境挂载 `hf-token`。
- 正式 endpoint 冷启动约 3 分钟；warm 后短中文回复实测约 10-16 tok/s。

短期策略：

- demo 主线可以切到当前 vLLM nightly endpoint，但要保留 Transformers Modal 服务作为 fallback。
- 如果继续追 vLLM 速度，优先优化当前 nightly endpoint 的冷启动、warmup 和 `--enforce-eager` 策略。
- 不要再浪费额度反复测试 `vllm==0.22.1` + `google/gemma-4-12B-it` 这一组合。

nightly 部署命令：

```powershell
$env:PYTHONIOENCODING="utf-8"
$env:PYTHONUTF8="1"
$env:VC_SKIP_HF_SECRET="1"
$env:VC_VLLM_MODEL="google/gemma-4-12B-it"
$env:VC_VLLM_PACKAGE="vllm==0.22.1rc1.dev468+gfbc3a1907.cu129"
$env:VC_VLLM_EXTRA_INDEX_URL="https://wheels.vllm.ai/nightly/cu129"
$env:VC_VLLM_UV_EXTRA_OPTIONS="--index-strategy unsafe-best-match"
$env:VC_VLLM_PRE="1"
$env:VC_VLLM_GPU="L40S"
$env:VC_VLLM_FAST_BOOT="1"
.venv\Scripts\modal.exe deploy modal_apps/modal_vllm_gemma.py
```

TTS 已测试 Chatterbox 分句流式：底层不是音频 token 流式，但可以按句合成、按句播放。warm 后每句约 2-3 秒，足够做 demo。

### 并发

TTS 可以允许较高并发；LLM 需要保守。

建议初始值：

```text
LLM: max_inputs 4-16，按模型和 GPU 调
TTS: max_inputs 4-10
Image: max_inputs 1-2
```

### GPU 选择

初始建议：

- Chatterbox TTS：A10G / L4 起步。
- Kokoro：CPU / L4 / T4 均可试。
- Gemma 4 E4B：L4 / A10 / L40S 起步实测。
- Gemma 4 12B：L40S / A100 起步更稳，量化后可再评估更低规格。
- Gemma 4 26B A4B：A100 / H100 / H200 更稳，Modal 官方 vLLM 示例用了 H200。
- FLUX.1-schnell：H100 最快，但开发期可以不常驻，按需运行。

## 流式协议与 Modal

Modal 支持 FastAPI `StreamingResponse`。因此推荐 Modal 端直接输出 SSE：

```python
from fastapi.responses import StreamingResponse

def event_stream():
    yield b'data: {"type":"stage","expression":"thinking"}\n\n'
    yield b'data: {"type":"text_delta","text":"嗯，"}\n\n'
    yield b'data: {"type":"done"}\n\n'

return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
```

注意：

- 不要要求模型原生输出完美 NDJSON。
- 后端可以先发初始 stage/voice 事件，再转发模型 token。
- Gradio 端消费 SSE，转换成组件多次 `yield`。
- 调试时可以把 SSE payload 保存成 NDJSON 文件。

## Modal Secret

需要的 secret：

- `hf-token`：默认 Hugging Face token secret，用于下载 gated 或大模型权重。
- 可选 `modal-proxy-auth`：如果部署私有 endpoint。

如果 Modal 里已经有别的 Secret 名称，可以在运行或部署前设置：

```powershell
$env:VC_HF_SECRET_NAME="your-secret-name"
```

如果只是做 health smoke test，且还没有创建 HF Secret，可以临时设置：

```powershell
$env:VC_SKIP_HF_SECRET="1"
python scripts/check_modal_connectivity.py --mode remote-methods
```

这个开关默认只适合检查 Modal 容器启动。例外是当前 vLLM nightly + Gemma 4 路线：为了避免把 `hf-token` 暴露给 nightly 依赖栈，可以在确认 `vc-hf-cache` Volume 已经有完整权重缓存后使用 `VC_SKIP_HF_SECRET=1` 部署。常规稳定依赖栈仍建议创建 `hf-token`，并在 Hugging Face 上接受相关模型的访问条件。

注意不要把 token 写进仓库。

## 开发顺序

### 第一步：TTS endpoint

先做 Chatterbox 或 Kokoro，因为它最容易让 demo 有角色存在感。

产物：

- `modal_tts.py`
- `/tts` endpoint
- Gradio 调用 TTS 并播放音频

### 第二步：LLM event endpoint

先用 mock 事件流，再接 Gemma。

产物：

- `modal_llm.py`
- `/persona/events` SSE endpoint
- Gradio 能显示 text_delta、stage、voice、skill

### 第三步：图像输入

先用上传图片，不做实时摄像头。

产物：

- 图片传到 LLM/VLM endpoint
- 生成 `vision_note`
- 角色基于 `vision_note` 回复

### 第四步：生图

按需生成角色头像。

产物：

- `modal_image.py`
- `/image/character`
- 缓存生成结果

## 参考链接

- Modal vLLM / Gemma 示例: https://modal.com/docs/examples/vllm_inference
- Modal streaming endpoints: https://modal.com/docs/guide/streaming-endpoints
- Modal GPU: https://modal.com/docs/guide/gpu
- Modal Volumes: https://modal.com/docs/guide/volumes
- Modal Chatterbox TTS: https://modal.com/docs/examples/chatterbox_tts
- Modal Flux: https://modal.com/docs/examples/flux
- Gemma 4 12B IT: https://huggingface.co/google/gemma-4-12B-it
- Gemma 4 26B A4B: https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it
- Gemma 4 E4B: https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it
- vLLM PyPI: https://pypi.org/project/vllm/
- vLLM supported models latest docs: https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models/
- vLLM nightly wheels: https://docs.vllm.ai/en/latest/contributing/ci/nightly_builds/
- Kokoro-82M: https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
- Chatterbox: https://huggingface.co/ResembleAI/chatterbox
- Dia-1.6B: https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B
- Sesame CSM-1B: https://huggingface.co/sesame/csm-1b