AI-modeller og plattformer
Utrolige språkmodeller på Kubernetes: En omfattende guide
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google
Store språkmodeller (LLM) er i stand til å forstå og generere menneskelignende tekst, noe som gjør dem uvurderlige for en rekke anvendelser, som chatbåter, innholdsgenerering og språkoversettelse.
Men å distribuere LLM kan være en utfordring på grunn av deres enorme størrelse og beregningskrav. Kubernetes, et åpen kildekode-container-orchestreringssystem, tilbyr en kraftig løsning for å distribuere og håndtere LLM på en skalerbar måte. I denne tekniske bloggen skal vi utforske prosessen med å distribuere LLM på Kubernetes, og dekke ulike aspekter som containerisering, ressursallokering og skalerbarhet.
Forstå store språkmodeller
Før vi dykker inn i distribusjonsprosessen, la oss kort forstå hva store språkmodeller er og hvorfor de får så mye oppmerksomhet.
Store språkmodeller (LLM) er en type neural nettverksmodell som er trent på enorme mengder tekstdata. Disse modellene lærer å forstå og generere menneskelignende språk ved å analysere mønster og relasjoner innenfor treningsdataen. Noen populære eksempler på LLM inkluderer GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) og XLNet.
LLM har oppnådd bemerkelsesverdige resultater i ulike NLP-oppdrag, som tekstgenerering, språkoversettelse og spørsmål-svar. Men deres massive størrelse og beregningskrav stiller betydelige utfordringer for distribusjon og inferens.
Hvorfor Kubernetes for LLM-distribusjon?
Kubernetes er et åpen kildekode-container-orchestreringssystem som automatiserer distribusjon, skalerbarhet og håndtering av containeriserte applikasjoner. Det tilbyr flere fordeler for å distribuere LLM, inkludert:
- Skalerbarhet: Kubernetes lar deg skaler din LLM-distribusjon horisontalt ved å legge til eller fjerne beregningsressurser etter behov, og sikrer optimal ressursutnyttelse og ytelse.
- Ressursallokering: Kubernetes muliggjør effektiv ressursallokering og isolering, og sikrer at din LLM-distribusjon har tilgang til nødvendige beregnings-, minne- og GPU-ressurser.
- Høy tilgjengelighet: Kubernetes tilbyr innebygde mekanismer for selvhelbredelse, automatisk rullering og tilbakerulling, og sikrer at din LLM-distribusjon forblir høytilgjengelig og motstandsdyktig mot feil.
- Portabilitet: Containeriserte LLM-distribusjoner kan lett flyttes mellom ulike miljøer, som på-premise-datacenter eller skyplattformer, uten behov for omfattende omkonfigurasjon.
- Økosystem og samfunnsstøtte: Kubernetes har et stort og aktivt samfunn, som tilbyr en mengde verktøy, biblioteker og ressurser for å distribuere og håndtere komplekse applikasjoner som LLM.
Forberedelse til LLM-distribusjon på Kubernetes:
Før du distribuerer en LLM på Kubernetes, må du vurdere noen forutsetninger:
- Kubernetes-kluster: Du må ha et Kubernetes-kluster satt opp og kjørende, enten på-premise eller på en skyplattform som Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) , Google Kubernetes Engine (GKE) , eller Azure Kubernetes Service (AKS).
- GPU-støtte: LLM er beregningsintensive og krever ofte GPU-akselerasjon for effektiv inferens. Sikrer at ditt Kubernetes-kluster har tilgang til GPU-ressurser, enten gjennom fysiske GPU-er eller skybaserte GPU-eksempler.
- Container-registrer: Du må ha en container-registrer for å lagre dine LLM-Docker-bilder. Populære alternativer inkluderer Docker Hub, Amazon Elastic Container Registry (ECR), Google Container Registry (GCR) eller Azure Container Registry (ACR).
- LLM-modellfiler: Hent forhåndstrede LLM-modellfiler (vekt, konfigurasjon og tokenizer) fra respektive kilde eller tren din egen modell.
- Containerisering: Containeriser din LLM-applikasjon ved hjelp av Docker eller en lignende container-kjøretid. Dette innebærer å opprette en Dockerfile som pakker din LLM-kode, avhengigheter og modellfiler inn i en Docker-bilde.
Distribusjon av LLM på Kubernetes
Når du har forutsetningene på plass, kan du gå videre med å distribuere din LLM på Kubernetes. Distribusjonsprosessen inkluderer vanligvis følgende trinn:
Bygging av Docker-bilde
Bygg Docker-bildet for din LLM-applikasjon ved hjelp av den tilgjengelige Dockerfile og push det til din container-registrer.
Opprettelse av Kubernetes-ressurser
Definer Kubernetes-ressursene som kreves for din LLM-distribusjon, som Deployments, Services, ConfigMaps og Secrets. Disse ressursene defineres vanligvis ved hjelp av YAML- eller JSON-manifester.
Konfigurasjon av ressurskrav
Spesifiser ressurskravene for din LLM-distribusjon, inkludert CPU, minne og GPU-ressurser. Dette sikrer at din distribusjon har tilgang til nødvendige beregningsressurser for effektiv inferens.
Distribusjon til Kubernetes
Bruk kubectl-kommandolinjeverktøyet eller et Kubernetes-håndteringverktøy (f.eks. Kubernetes Dashboard, Rancher eller Lens) for å distribuere din LLM-applikasjon.
Overvåking og skalerbarhet
Overvåk ytelsen og ressursutnyttelsen til din LLM-distribusjon ved hjelp av Kubernetes-overvåkingsverktøy som Prometheus og Grafana. Juster ressursallokeringen eller skaler din distribusjon etter behov for å møte etterspørselen.
Eksempel på distribusjon
La oss se på et eksempel på distribusjon av GPT-3-språkmodellen på Kubernetes ved hjelp av en forhåndsbuilt Docker-bilde fra Hugging Face. Vi antar at du har et Kubernetes-kluster satt opp og konfigurert med GPU-støtte.
Trekk Docker-bilde:
<p>docker pull huggingface/text-generation-inference:1.1.0</p>
Opprett en Kubernetes-distribusjon:
Opprett en fil med navn gpt3-deployment.yaml med følgende innhold:
<p>apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gpt3-deployment spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: gpt3 template: metadata: labels: app: gpt3 spec: containers: - name: gpt3 image: huggingface/text-generation-inference:1.1.0 resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 env: - name: MODEL_ID value: gpt2 - name: NUM_SHARD value: "1" - name: PORT value: "8080" - name: QUANTIZE value: bitsandbytes-nf4</p>
Denne distribusjonen spesifiserer at vi ønsker å kjøre en replika av gpt3-beholderen ved hjelp av huggingface/text-generation-inference:1.1.0 Docker-bildet. Distribusjonen setter også miljøvariablene som kreves for beholderen for å laste GPT-3-modellen og konfigurere inferensserveren.
Opprett en Kubernetes-tjeneste:
Opprett en fil med navn gpt3-service.yaml med følgende innhold:
<p>apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: gpt3-service spec: selector: app: gpt3 ports: - port: 80 targetPort: 8080 type: LoadBalancer</p>
Denne tjenesten eksponerer gpt3-distribusjonen på port 80 og oppretter en LoadBalancer-typetjeneste for å gjøre inferensserveren tilgjengelig fra utenfor Kubernetes-klustret.
Distribuer til Kubernetes:
Bruk følgende kommando for å distribuere Kubernetes-manifester:
<p>kubectl apply -f gpt3-deployment.yaml kubectl apply -f gpt3-service.yaml</p>
Overvåk distribusjonen:
Overvåk distribusjonsprosessen ved hjelp av følgende kommandoer:
<p>kubectl get pods kubectl logs <pod_name></p>
Når poden er kjørende og loggene indikerer at modellen er lastet og klar, kan du hente den eksterne IP-adressen til LoadBalancer-tjenesten:
kubectl get service gpt3-service
Test distribusjonen:
Du kan nå sende forespørsler til inferensserveren ved hjelp av den eksterne IP-adressen og porten som ble hentet i det foregående trinnet. For eksempel ved hjelp av curl:
<p>curl -X POST \
http://<external_ip>:80/generate \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputs": "The quick brown fox", "parameters": {"max_new_tokens": 50}}'</p>
Denne kommandoen sender en tekstgenereringsforespørsel til GPT-3-inferensserveren, og ber den om å fortsette prompten “The quick brown fox” for opptil 50 ekstra token.
Avanserte emner du bør være klar over
Mens eksempelet ovenfor demonstrerer en grundig distribusjon av en LLM på Kubernetes, finnes det flere avanserte emner og overveielser å utforske:
1. Autoskalerbarhet
Kubernetes støtter horisontal og vertikal autoskalerbarhet, som kan være nyttig for LLM-distribusjoner på grunn av deres variable beregningskrav. Horisontal autoskalerbarhet lar deg automatisk skaler antallet replikaer (poder) basert på målinger som CPU- eller minneutnyttelse. Vertikal autoskalerbarhet lar deg dynamisk justere ressursforespørsler og -begrensninger for dine containere.
For å aktivere autoskalerbarhet, kan du bruke Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) og Vertical Pod Autoscaler (VPA). Disse komponentene overvåker din distribusjon og skalerer ressurser automatisk basert på forhåndsdefinerte regler og terskler.
2. GPU-planlegging og deling
I scenarier der flere LLM-distribusjoner eller andre GPU-intensive arbeidsbelastninger kjører på samme Kubernetes-kluster, blir effektiv GPU-planlegging og deling kritisk. Kubernetes tilbyr flere mekanismer for å sikre rettferdig og effektiv GPU-utnyttelse, som GPU-enhetstillegg, nodeselektorer og ressursbegrensninger.
Du kan også utnytte avanserte GPU-planleggingsteknikker som NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) (NVDA ) eller AMD Memory Pool Remapping (MPR) for å virtualisere GPU-er og dele dem mellom flere arbeidsbelastninger.
3. Modellparallellitet og shardering
Noen LLM, spesielt de med milliarder eller trillioner parametre, kan ikke passe helt inn i minnet på en enkelt GPU eller selv en enkelt node. I slike tilfeller kan du bruke modellparallellitet og sharderingsteknikker for å distribuere modellen over flere GPU-er eller noder.
Modellparallellitet innebærer å splitte modellarkitekturen i ulike komponenter (f.eks. encoder, decoder) og distribuere dem over flere enheter. Shardering innebærer å partitionere modellparametre og distribuere dem over flere enheter eller noder.
Kubernetes tilbyr mekanismer som StatefulSets og Custom Resource Definitions (CRDs) for å håndtere og orkestrere distribuerte LLM-distribusjoner med modellparallellitet og shardering.
4. Finjustering og kontinuerlig læring
I mange tilfeller må forhåndstrede LLM justeres eller kontinuerlig trenes på domenespesifikke data for å forbedre ytelsen for bestemte oppdrag eller domener. Kubernetes kan lette denne prosessen ved å tilby en skalerbar og robust plattform for å kjøre finjusterings- eller kontinuerlig læringarbeidsbelastninger.
Du kan utnytte Kubernetes-batchbehandlingrammeverk som Apache Spark eller Kubeflow for å kjøre distribuerte finjusterings- eller treningjobber på dine LLM-modeller. I tillegg kan du integrere dine finjusterte eller kontinuerlig trenede modeller med dine inferensdistribusjoner ved hjelp av Kubernetes-mekanismer som rullende oppdateringer eller blå/grønne distribusjoner.
5. Overvåking og observasjon
Overvåking og observasjon er kritiske aspekter ved enhver produksjonsdistribusjon, inkludert LLM-distribusjoner på Kubernetes. Kubernetes tilbyr innebygde overvåkingsløsninger som Prometheus og integrasjoner med populære observasjonsplattformer som Grafana, Elasticsearch og Jaeger.
Du kan overvåke ulike målinger relatert til dine LLM-distribusjoner, som CPU- og minneutnyttelse, GPU-bruk, inferenstid og gjennomstrømming. I tillegg kan du samle inn og analysere applikasjonsnivålogger og spor for å få innsikt i atferd og ytelse til dine LLM-modeller.
6. Sikkerhet og etterlevelse
Avhengig av ditt brukstilfelle og sensitiviteten til dataene som er involvert, kan du måtte vurdere sikkerhets- og etterlevelseaspekter ved å distribuere LLM på Kubernetes. Kubernetes tilbyr flere funksjoner og integrasjoner for å forbedre sikkerheten, som nettverkspolitikk, rollebasert tilgangskontroll (RBAC), hemmelighetsbehandling og integrasjon med eksterne sikkerhetsløsninger som HashiCorp Vault (HCP ) eller AWS Secrets Manager.
I tillegg, hvis du distribuerer LLM i regulerte industrier eller håndterer sensitive data, kan du måtte sikre at du overholder relevante standarder og reguleringer, som GDPR, HIPAA eller PCI-DSS.
7. Multi-sky og hybrid-distribusjoner
Mens denne bloggposten fokuserer på å distribuere LLM på et enkelt Kubernetes-kluster, kan du måtte vurdere multi-sky- eller hybrid-distribusjoner i noen tilfeller. Kubernetes tilbyr en konsistent plattform for å distribuere og håndtere applikasjoner over ulike skytjenere og på-premise-datacenter.
Du kan utnytte Kubernetes-føderasjon eller multi-klusterhåndteringverktøy som KubeFed eller GKE Hub for å håndtere og orkestrere LLM-distribusjoner over flere Kubernetes-kluster som spenner over ulike skytjenere eller hybridmiljøer.
Disse avanserte emnene understreker fleksibiliteten og skalerbarheten til Kubernetes for å distribuere og håndtere LLM.
Konklusjon
Distribusjon av store språkmodeller (LLM) på Kubernetes tilbyr mange fordeler, inkludert skalerbarhet, ressursallokering, høy tilgjengelighet og portabilitet. Ved å følge trinnene beskrevet i denne tekniske bloggen, kan du containerisere din LLM-applikasjon, definere nødvendige Kubernetes-ressurser og distribuere den til et Kubernetes-kluster.
Men å distribuere LLM på Kubernetes er bare det første steget. Etterhvert som din applikasjon vokser og dine krav utvikler seg, kan du måtte utforske avanserte emner som autoskalerbarhet, GPU-planlegging, modellparallellitet, finjustering, overvåking, sikkerhet og multi-sky-distribusjoner.
Kubernetes tilbyr en robust og utvidbar plattform for å distribuere og håndtere LLM, og muliggjør at du bygger pålitelige, skalerbare og sikre applikasjoner.
