Sztuczna inteligencja2 years ago
Wdrażanie dużych modeli językowych w Kubernetes: Kompleksowy przewodnik LoadBalancer [/code] Ten serwis udostępnia deployment gpt3 na porcie 80 i tworzy serwis typu LoadBalancer, aby serwer inferencji był dostępny spoza klastra Kubernetes. Wdróż w Kubernetes: Zastosuj manifesty Kubernetes za pomocą polecenia kubectl: Monitoruj wdrożenie: Monitoruj postęp wdrożenia za pomocą następujących poleceń: Gdy pod jest uruchomiony, a logi wskazują, że model jest załadowany i gotowy, możesz uzyskać zewnętrzny adres IP serwisu LoadBalancer: Przetestuj wdrożenie: Możesz teraz wysyłać żądania do serwera inferencji, używając zewnętrznego adresu IP i portu uzyskanego w poprzednim kroku. Na przykład za pomocą curl: To polecenie wysyła żądanie generowania tekstu do serwera inferencji GPT-3, prosząc o kontynuację promptu “The quick brown fox” dla maksymalnie 50 dodatkowych tokenów. Zaawansowane tematy, które powinieneś znać Podczas gdy powyższy przykład demonstruje podstawowe wdrożenie LLM w Kubernetes, istnieje kilka zaawansowanych tematów i kwestii do zbadania: 1. Automatyczne skalowanie Kubernetes obsługuje automatyczne skalowanie poziome i pionowe, co może być korzystne dla wdrożeń LLM ze względu na ich zmienne wymagania obliczeniowe. Poziome automatyczne skalowanie pozwala automatycznie skalować liczbę replik (podów) na podstawie metryk, takich jak wykorzystanie CPU lub pamięci. Pionowe automatyczne skalowanie pozwala natomiast dynamicznie dostosowywać żądania i limity zasobów dla kontenerów. Aby włączyć automatyczne skalowanie, możesz użyć Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) i Vertical Pod Autoscaler (VPA). Te komponenty monitorują wdrożenie i automatycznie skalują zasoby na podstawie predefiniowanych reguł i progów. 2. Planowanie i współdzielenie GPU W scenariuszach, w których wiele wdrożeń LLM lub innych obciążonych zadań GPU działa w tym samym klastrze Kubernetes, kluczowe staje się efektywne planowanie i współdzielenie GPU. Kubernetes zapewnia kilka mechanizmów zapewniających sprawiedliwe i efektywne wykorzystanie GPU, takich jak wtyczki urządzeń GPU, selektory węzłów i limity zasobów. Możesz również wykorzystać zaawansowane techniki planowania GPU, takie jak NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) lub AMD Memory Pool Remapping (MPR), aby wirtualizować GPU i współdzielić je między wieloma zadaniami. 3. Równoległość i dzielenie modelu Niektóre LLM, szczególnie te z miliardami lub bilionami parametrów, mogą nie mieścić się całkowicie w pamięci pojedynczego GPU, a nawet pojedynczego węzła. W takich przypadkach można zastosować techniki równoległości i dzielenia modelu, aby rozłożyć model na wiele GPU lub węzłów. <p class="whitespace-pre-wrap break-words
Duże modele językowe (LLM) są zdolne do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego, co czyni je nieocenionymi dla szerokiego zakresu zastosowań, takich jak chatboty, generowanie...
