Aayush Mittal

Nasazení velkých jazykových modelů na Kubernetes: komplexní průvodce LoadBalancer [/code] Tato služba expozuje nasazení gpt3 na portu 80 a vytváří službu LoadBalancer, aby server inference byl přístupný z vnějšku clusteru Kubernetes. Nasazení na Kubernetes: Použijte nástroj příkazového řádku kubectl k aplikaci manifestů Kubernetes: Monitorování nasazení: Monitorujte průběh nasazení pomocí následujících příkazů: Jakmile je pod spuštěn a logy ukazují, že model je načten a připraven, můžete získat externí IP adresu služby LoadBalancer: Testování nasazení: Nyní můžete odesílat požadavky na server inference pomocí externí IP adresy a portu získaného z předchozího kroku. Například pomocí curl: Tento příkaz odesílá požadavek na generování textu serveru GPT-3, aby pokračoval v promptu “The quick brown fox” až do 50 dalších tokenů. Pokročilá témata, o kterých byste měli vědět Zatímco výše uvedený příklad demonstruje základní nasazení LLM na Kubernetes, existuje několik pokročilých témat a úvah, které je třeba prozkoumat: 1. Automatické škálování Kubernetes podporuje horizontální a vertikální automatické škálování, které může být prospěšné pro nasazení LLM kvůli jejich proměnlivým výpočetním požadavkům. Horizontální automatické škálování umožňuje automaticky škálovat počet replikátorů (podů) na základě metrik, jako je využití CPU nebo paměti. Vertikální automatické škálování umožňuje dynamicky upravovat požadavky a limity zdrojů pro vaše kontejnery. Chcete-li povolit automatické škálování, můžete použít Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) a Vertical Pod Autoscaler (VPA). Tyto komponenty monitorují vaše nasazení a automaticky škálovat zdroje na základě předem definovaných pravidel a prahových hodnot. 2. Plánování a sdílení GPU V scénářích, kde jsou spuštěna několika nasazení LLM nebo jiných GPU-intenzivních úloh na stejném clusteru Kubernetes, efektivní plánování a sdílení GPU se stává kritickým. Kubernetes poskytuje několik mechanismů pro zajištění spravedlivého a efektivní využití GPU, jako jsou pluginy zařízení GPU, selektory uzlů a limity zdrojů. Můžete také využít pokročilé techniky plánování GPU, jako je NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) nebo AMD Memory Pool Remapping (MPR), aby virtualizovat GPU a sdílet je mezi několika úlohami. 3. Paralelismus modelu a šardování Některé LLM, zejména ty s miliardami nebo biliony parametrů, nemusí být schopny být načteny do paměti jediného GPU nebo dokonce jediného uzlu. V takových případech můžete použít techniky paralelismu modelu a šardování k distribuci modelu napříč několika GPU nebo uzly. Paralelismus modelu zahrnuje rozdělení architektury modelu na různé komponenty (například encoder, decoder) a distribuci jich napříč několika zařízeními. Šardování zahrnuje rozdělení parametrů modelu a distribuci jich napříč několika zařízeními nebo uzly. Kubernetes poskytuje mechanismy, jako jsou StatefulSets a Custom Resource Definitions (CRD), pro správu a orchestraci distribuovaných nasazení LLM s paralelismem modelu a šardováním. 4. Jemné ladění a kontinuální učení V mnoha případech mohou být předtrénované LLM potřebovat jemné ladění nebo kontinuální trénink na doménově specifických datech, aby se zlepšil jejich výkon pro konkrétní úkoly nebo domény. Kubernetes může usnadnit tento proces, poskytující škálovatelnou a odolnou platformu pro běh úloh jemného ladění nebo kontinuálního učení. Můžete využít rámce pro zpracování dávkového zpracování Kubernetes, jako je Apache Spark nebo Kubeflow, pro běh distribuovaných úloh jemného ladění nebo tréninku na modelech LLM. Kromě toho můžete integrovat vaše jemně vyladěné nebo kontinuálně trénované modely s vašimi nasazeními inference pomocí mechanismů Kubernetes, jako jsou aktualizace svalování nebo modré/zelené nasazení. 5. Monitorování a pozorovatelnost Monitorování a pozorovatelnost jsou kritickými aspekty každé produkční nasazení, včetně nasazení LLM na Kubernetes. Kubernetes poskytuje vestavěná řešení pro monitorování, jako je Prometheus a integrace s populárními platformami pro pozorovatelnost, jako je Grafana, Elasticsearch a Jaeger. Můžete monitorovat různé metriky související s vašimi nasazeními LLM, jako je využití CPU a paměti, využití GPU, latence inference a propustnost. Kromě toho můžete shromažďovat a analyzovat logy a stopy aplikací, aby jste získali přehled o chování a výkonu vašich modelů LLM. 6. Bezpečnost a dodržování předpisů V závislosti na vašem použití a citlivosti dat, která jsou zapojena, můžete potřebovat zvážit bezpečnost a dodržování předpisů při nasazení LLM na Kubernetes. Kubernetes poskytuje několik funkcí a integrací pro zlepšení bezpečnosti, jako jsou zásady sítě, role-based přístupový kontrol (RBAC), správa tajemství a integrace s externími bezpečnostními řešeními, jako je HashiCorp Vault nebo AWS Secrets Manager. Kromě toho, pokud nasazujete LLM v regulovaných odvětvích nebo zpracováváte citlivá data, můžete potřebovat zajistit dodržování relevantních standardů a předpisů, jako je GDPR, HIPAA nebo PCI-DSS. 7. Vícecloudová a hybridní nasazení Zatímco tento blog se zaměřuje na nasazení LLM na jednom clusteru Kubernetes, můžete potřebovat zvážit vícecloudová nebo hybridní nasazení v některých scénářích. Kubernetes poskytuje konzistentní platformu pro nasazení a správu aplikací napříč různými cloudovými poskytovateli a místními datovými centry. Můžete využít federaci Kubernetes nebo nástroje pro správu více clusterů, jako je KubeFed nebo GKE Hub, pro správu a orchestraci nasazení LLM napříč několika clustery Kubernetes, které pokrývají různé cloudové poskytovatele nebo hybridní prostředí. Tato pokročilá témata zdůrazňují flexibilitu a škálovatelnost Kubernetes pro nasazení a správu LLM. Závěr Nasazení velkých jazykových modelů (LLM) na Kubernetes nabízí několik výhod, včetně škálovatelnosti, správy zdrojů, vysoké dostupnosti a přenositelnosti. Postupující podle kroků popsáných v tomto technickém blogu, můžete kontejnerizovat vaši aplikaci LLM, definovat nezbytné zdroje Kubernetes a nasadit ji do clusteru Kubernetes. Nicméně, nasazení LLM na Kubernetes je pouze prvním krokem. Jakmile vaše aplikace poroste a vaše požadavky se budou vyvíjet, můžete potřebovat prozkoumat pokročilá témata, jako je automatické škálování, plánování GPU, paralelismus modelu, jemné ladění, monitorování, bezpečnost a vícecloudová nasazení. Kubernetes poskytuje robustní a rozšiřitelnou platformu pro nasazení a správu LLM, umožňující vám budovat spolehlivé, škálovatelné a zabezpečené aplikace.

Velké jazykové modely (LLM) jsou schopny rozumět a generovat text podobný lidskému, což je činí nepostradatelnými pro širokou škálu aplikací, jako jsou chatboti, generování obsahu a...