Модели и платформы ИИ
Развертывание больших языковых моделей на Kubernetes: всесторонний гид
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Большие языковые модели (LLM) способны понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, что делает их бесценными для широкого спектра приложений, таких как чат-боты, генерация контента и перевод языка.
Однако развертывание LLM может быть сложной задачей из-за их огромного размера и вычислительных требований. Kubernetes, открытая система оркестровки контейнеров, предоставляет мощное решение для развертывания и управления LLM в масштабе. В этом техническом блоге мы рассмотрим процесс развертывания LLM на Kubernetes, охватывая различные аспекты, такие как контейнеризация, распределение ресурсов и масштабируемость.
Понимание больших языковых моделей
Прежде чем приступить к процессу развертывания, давайте кратко рассмотрим, что такое большие языковые модели и почему они привлекают так много внимания.
Большие языковые модели (LLM) – это тип нейронной сети, обученной на огромных объемах текстовых данных. Эти модели учатся понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, анализируя закономерности и отношения внутри обучающих данных. Некоторые популярные примеры LLM включают GPT (Генеративная предварительно обученная трансформерная модель), BERT (Бидирекциональные энкодерные представления из трансформеров) и XLNet.
LLM достигли замечательных результатов в различных задачах обработки естественного языка, таких как генерация текста, перевод языка и ответы на вопросы. Однако их огромный размер и вычислительные требования представляют значительные проблемы для развертывания и вывода.
Почему Kubernetes для развертывания LLM?
Kubernetes – это открытая платформа оркестровки контейнеров, которая автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнеризированными приложениями. Она предоставляет несколько преимуществ для развертывания LLM, включая:
- Масштабируемость: Kubernetes позволяет масштабировать ваше развертывание LLM горизонтально, добавляя или удаляя вычислительные ресурсы по мере необходимости, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и производительность.
- Управление ресурсами: Kubernetes позволяет эффективно распределять ресурсы и изолировать их, обеспечивая, чтобы ваше развертывание LLM имело доступ к необходимым вычислительным, памяти и GPU-ресурсам.
- Высокая доступность: Kubernetes предоставляет встроенные механизмы для самоисцеления, автоматических развертываний и откатов, обеспечивая, чтобы ваше развертывание LLM оставалось высокодоступным и устойчивым к сбоям.
- Портативность: Контейнеризированные развертывания LLM можно легко перемещать между различными средами, такими как локальные центры данных или облачные платформы, без необходимости обширной переконфигурации.
- Экосистема и поддержка сообщества: Kubernetes имеет большое и активное сообщество, предоставляющее богатство инструментов, библиотек и ресурсов для развертывания и управления сложными приложениями, такими как LLM.
Подготовка к развертыванию LLM на Kubernetes:
Прежде чем развернуть LLM на Kubernetes, есть несколько предварительных условий, которые необходимо учитывать:
- Кластер Kubernetes: Вам понадобится кластер Kubernetes, установленный и запущенный, либо на локальной машине, либо на облачной платформе, такой как Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) , Google Kubernetes Engine (GKE) или Azure Kubernetes Service (AKS).
- Поддержка GPU: LLM требуют значительных вычислительных ресурсов и часто требуют ускорения GPU для эффективного вывода. Обеспечьте, чтобы ваш кластер Kubernetes имел доступ к GPU-ресурсам, либо через физические GPU, либо через облачные экземпляры GPU.
- Регистр контейнеров: Вам понадобится регистр контейнеров для хранения образов Docker LLM. Популярные варианты включают Docker Hub, Amazon Elastic Container Registry (ECR), Google Container Registry (GCR) или Azure Container Registry (ACR).
- Файлы модели LLM: Получите предварительно обученные файлы модели LLM (веса, конфигурация и токенизатор) из соответствующего источника или обучите свою собственную модель.
- Контейнеризация: Контейнеризируйте свое приложение LLM, используя Docker или аналогичную среду выполнения контейнеров. Это включает в себя создание файла Docker, который упаковывает ваш код LLM, зависимости и файлы модели в образ Docker.
Развертывание LLM на Kubernetes
Как только вы подготовили все необходимое, вы можете приступить к развертыванию LLM на Kubernetes. Процесс развертывания обычно включает следующие шаги:
Создание образа Docker
Создайте образ Docker для своего приложения LLM, используя предоставленный файл Docker, и загрузите его в свой регистр контейнеров.
Создание ресурсов Kubernetes
Определите ресурсы Kubernetes, необходимые для развертывания LLM, такие как развертывания, сервисы, ConfigMaps и секреты. Эти ресурсы обычно определяются с помощью манифестов YAML или JSON.
Настройка требований к ресурсам
Укажите требования к ресурсам для развертывания LLM, включая CPU, память и GPU-ресурсы. Это обеспечивает, чтобы ваше развертывание имело доступ к необходимым вычислительным ресурсам для эффективного вывода.
Развертывание на Kubernetes
Используйте инструмент командной строки kubectl или инструмент управления Kubernetes (например, Kubernetes Dashboard, Rancher или Lens), чтобы применить манифесты Kubernetes и развернуть свое приложение LLM.
Мониторинг и масштабирование
Мониторьте производительность и использование ресурсов развертывания LLM, используя инструменты мониторинга Kubernetes, такие как Prometheus и Grafana. Откорректируйте распределение ресурсов или масштабируйте развертывание по мере необходимости, чтобы удовлетворить спрос.
Пример развертывания
Рассмотрим пример развертывания модели языка GPT-3 на Kubernetes, используя предварительно построенный образ Docker из Hugging Face. Мы предполагаем, что у вас есть кластер Kubernetes, установленный и настроенный с поддержкой GPU.
Извлечение образа Docker:
<p>docker pull huggingface/text-generation-inference:1.1.0</p>
Создание развертывания Kubernetes:
Создайте файл с именем gpt3-deployment.yaml со следующим содержимым:
<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>
Это развертывание указывает, что мы хотим запустить одну реплику контейнера gpt3, используя образ Docker huggingface/text-generation-inference:1.1.0. Развертывание также устанавливает переменные среды, необходимые для загрузки модели GPT-3 и настройки сервера вывода.
Создание сервиса Kubernetes:
Создайте файл с именем gpt3-service.yaml со следующим содержимым:
<p>apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: gpt3-service spec: selector: app: gpt3 ports: - port: 80 targetPort: 8080 type: LoadBalancer</p>
Этот сервис экспонирует развертывание gpt3 на порту 80 и создает сервис LoadBalancer, чтобы сделать сервер вывода доступным извне кластера Kubernetes.
Развертывание на Kubernetes:
Примените манифесты Kubernetes, используя команду kubectl:
<p>kubectl apply -f gpt3-deployment.yaml kubectl apply -f gpt3-service.yaml</p>
Мониторинг развертывания:
Мониторьте прогресс развертывания, используя следующие команды:
<p>kubectl get pods kubectl logs <pod_name></p>
Как только под запущен и журналы указывают, что модель загружена и готова, вы можете получить внешний IP-адрес сервиса LoadBalancer:
kubectl get service gpt3-service
Тестирование развертывания:
Теперь вы можете отправлять запросы серверу вывода, используя внешний IP-адрес и порт, полученные на предыдущем шаге. Например, используя 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>
Эта команда отправляет запрос генерации текста серверу вывода GPT-3, запрашивая продолжение фразы “The quick brown fox” на 50 дополнительных токенов.
Продвинутые темы, о которых вам следует знать
Хотя пример выше демонстрирует базовое развертывание LLM на Kubernetes, есть несколько продвинутых тем и соображений, которые необходимо изучить:
1. Автомасштабирование
Kubernetes поддерживает горизонтальное и вертикальное автомасштабирование, которое может быть полезным для развертываний LLM из-за их переменных вычислительных требований. Горизонтальное автомасштабирование позволяет автоматически масштабировать количество реплик (подов) на основе метрик, таких как использование CPU или памяти. Вертикальное автомасштабирование, с другой стороны, позволяет динамически корректировать запросы ресурсов и ограничения для ваших контейнеров.
Чтобы включить автомасштабирование, вы можете использовать Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) и Vertical Pod Autoscaler (VPA). Эти компоненты мониторят ваше развертывание и автоматически масштабируют ресурсы на основе предварительно определенных правил и порогов.
2. Планирование и обмен GPU
В сценариях, когда несколько развертываний LLM или других вычислительных задач запускаются на одном кластере Kubernetes, эффективное планирование и обмен GPU становятся важными. Kubernetes предоставляет несколько механизмов для обеспечения справедливого и эффективного использования GPU, таких как плагины устройств GPU, селекторы узлов и ограничения ресурсов.
Вы также можете использовать продвинутые техники планирования GPU, такие как NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) (NVDA ) или AMD Memory Pool Remapping (MPR), чтобы виртуализировать GPU и делиться ими между несколькими задачами.
3. Параллелизм и шардирование моделей
Некоторые LLM, особенно те, которые имеют миллиарды или триллионы параметров, могут не поместиться целиком в память одного GPU или даже одного узла. В таких случаях вы можете использовать параллелизм и шардирование моделей, чтобы распределить модель по нескольким GPU или узлам.
Параллелизм моделей включает в себя разделение архитектуры модели на разные компоненты (например, энкодер, декодер) и распределение их по нескольким устройствам. Шардирование, с другой стороны, включает в себя разделение параметров модели и распределение их по нескольким устройствам или узлам.
Kubernetes предоставляет механизмы, такие как StatefulSets и Custom Resource Definitions (CRDs), для управления и оркестровки распределенных развертываний LLM с параллелизмом и шардированием.
4. Настройка и непрерывное обучение
Во многих случаях предварительно обученные LLM могут потребовать настройки или непрерывного обучения на домен-специфических данных, чтобы улучшить их производительность для конкретных задач или доменов. Kubernetes может облегчить этот процесс, предоставляя масштабируемую и устойчивую платформу для запуска задач настройки или непрерывного обучения.
Вы можете использовать фреймворки пакетной обработки Kubernetes, такие как Apache Spark или Kubeflow, чтобы запустить распределенные задачи настройки или обучения на ваших моделях LLM. Кроме того, вы можете интегрировать свои настроенные или непрерывно обученные модели с вашими развертываниями вывода, используя механизмы Kubernetes, такие как обновления с заменой или синие/зеленые развертывания.
5. Мониторинг и наблюдаемость
Мониторинг и наблюдаемость являются важными аспектами любого производственного развертывания, включая развертывания LLM на Kubernetes. Kubernetes предоставляет встроенные решения мониторинга, такие как Prometheus и интеграции с популярными платформами наблюдаемости, такими как Grafana, Elasticsearch и Jaeger.
Вы можете мониторить различные метрики, связанные с вашими развертываниями LLM, такие как использование CPU и памяти, использование GPU, задержка вывода и пропускная способность. Кроме того, вы можете собирать и анализировать журналы и трассировки приложений, чтобы получить представление о поведении и производительности ваших моделей LLM.
6. Безопасность и соответствие
В зависимости от вашего случая использования и чувствительности данных, участвующих в процессе, вам может потребоваться учитывать аспекты безопасности и соответствия при развертывании LLM на Kubernetes. Kubernetes предоставляет несколько функций и интеграций для повышения безопасности, таких как политики сети, контроль доступа на основе ролей (RBAC), управление секретами и интеграция с внешними решениями безопасности, такими как HashiCorp Vault (HCP ) или AWS Secrets Manager.
Кроме того, если вы развертываете LLM в регулируемых отраслях или работаете с чувствительными данными, вам может потребоваться обеспечить соответствие соответствующим стандартам и правилам, таким как GDPR, HIPAA или PCI-DSS.
7. Мультиоблачные и гибридные развертывания
Хотя этот блог-пост фокусируется на развертывании LLM на одном кластере Kubernetes, вам может потребоваться учитывать мультиоблачные или гибридные развертывания в некоторых сценариях. Kubernetes предоставляет последовательную платформу для развертывания и управления приложениями на разных облачных провайдерах и в локальных центрах данных.
Вы можете использовать федерацию Kubernetes или инструменты управления несколькими кластерами, такие как KubeFed или GKE Hub, чтобы управлять и оркестровать развертывания LLM на нескольких кластерах Kubernetes, охватывающих разные облачные провайдеры или гибридные среды.
Эти продвинутые темы подчеркивают гибкость и масштабируемость Kubernetes для развертывания и управления LLM.
Заключение
Развертывание больших языковых моделей (LLM) на Kubernetes предлагает многочисленные преимущества, включая масштабируемость, управление ресурсами, высокую доступность и портативность. Следуя шагам, изложенным в этом техническом блоге, вы можете контейнеризировать свое приложение LLM, определить необходимые ресурсы Kubernetes и развернуть его на кластере Kubernetes.
Однако развертывание LLM на Kubernetes – это только первый шаг. По мере роста вашего приложения и эволюции ваших требований вам может потребоваться изучить продвинутые темы, такие как автомасштабирование, планирование GPU, параллелизм моделей, настройка, мониторинг, безопасность и мультиоблачные развертывания.
Kubernetes предоставляет прочную и расширяемую платформу для развертывания и управления LLM, позволяя вам создавать надежные, масштабируемые и безопасные приложения.
