การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่บน Kubernetes: คู่มือที่ครอบคลุม

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ ทำให้พวกมันมีคุณค่าสำหรับการใช้งานหลากหลาย เช่น แชทบอท การสร้างเนื้อหา และการแปลภาษา

อย่างไรก็ตาม การใช้งาน LLM อาจเป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากขนาดและความต้องการการคำนวณที่มาก Kubernetes เป็นระบบ container orchestration ที่เปิดกว้างและให้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานและการจัดการ LLM ในขนาดใหญ่ ในบล็อกเทคนิคนี้ เราจะสำรวจกระบวนการของการใช้ LLM บน Kubernetes โดยครอบคลุมด้านต่างๆ เช่น การใช้ container การจัดการทรัพยากร และการปรับขนาด

การเข้าใจโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ก่อนที่จะเริ่มกระบวนการของการใช้งาน LLM เรามาทำความเข้าใจก่อนว่า LLM คืออะไร และทำไมพวกมันจึงได้รับความสนใจมาก

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นโมเดลเครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ โมเดลเหล่านี้เรียนรู้ที่จะเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์โดยการวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลการฝึกอบรม ตัวอย่างของ LLM ที่ได้รับความนิยม ได้แก่ GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), และ XLNet

LLM ได้แสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในงาน NLP ต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การแปลภาษา และการตอบคำถาม อย่างไรก็ตาม ขนาดและความต้องการการคำนวณที่มากของพวกมันทำให้เกิดความท้าทายในการใช้งานและการอนุมาน

ทำไม Kubernetes สำหรับการใช้ LLM?

Kubernetes เป็นแพลตฟอร์ม container orchestration ที่เปิดกว้างซึ่งทำให้กระบวนการของการใช้งาน การปรับขนาด และการจัดการแอปพลิเคชันที่อยู่ใน container อัตโนมัติ มันให้ประโยชน์หลายอย่างสำหรับการใช้ LLM เช่น

• การปรับขนาด: Kubernetes ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดการใช้ LLM ของคุณได้ตามความต้องการ โดยการเพิ่มหรือลดทรัพยากรการคำนวณตามความจำเป็น เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมและประสิทธิภาพ
• การจัดการทรัพยากร: Kubernetes ช่วยให้คุณสามารถจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแยกทรัพยากรออกจากกัน เพื่อให้แน่ใจว่าการใช้ LLM ของคุณมีการเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณ ทรัพยากรหน่วยความจำ และทรัพยากร GPU ที่จำเป็น
• การมีอยู่สูง: Kubernetes มีกลไกที่ช่วยให้การทำงานอัตโนมัติ การปรับเปลี่ยน และการกลับไปยังสถานะก่อนหน้า ซึ่งทำให้การใช้ LLM ของคุณมีความมีอยู่สูงและทนทานต่อความล้มเหลว
• ความสามารถในการย้ายถิ่น: การใช้ LLM ที่อยู่ใน container สามารถย้ายระหว่างสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้ เช่น ระหว่างศูนย์ข้อมูลหรือแพลตฟอร์มคลาวด์ โดยไม่ต้องมีการปรับเปลี่ยนอย่างมาก
• การสนับสนุนจากชุมชน: Kubernetes มีชุมชนขนาดใหญ่ที่มีการสนับสนุน ซึ่งให้เครื่องมือ ห้องสมุด และทรัพยากรมากมายสำหรับการใช้งานและการจัดการแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน เช่น LLM

การเตรียมการสำหรับการใช้ LLM บน Kubernetes:

ก่อนที่จะเริ่มใช้ LLM บน Kubernetes คุณควรพิจารณาเรื่องต่อไปนี้

1. คลัสเตอร์ Kubernetes: คุณจะต้องมีคลัสเตอร์ Kubernetes ที่ตั้งค่าและทำงานอยู่แล้ว ทั้งบนพื้นฐานหรือบนแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) , Google Kubernetes Engine (GKE) , หรือ Azure Kubernetes Service (AKS)
2. การสนับสนุน GPU: LLM ต้องการการคำนวณที่มากและบ่อยครั้งต้องการการเร่งความเร็ว GPU เพื่อให้การอนุมานมีประสิทธิภาพ Ensure ที่คลัสเตอร์ Kubernetes ของคุณมีการเข้าถึงทรัพยากร GPU ทั้งผ่าน GPU จริงหรือการเร่งความเร็ว GPU บนคลาวด์
3. รีจิสทรี container: คุณจะต้องมีรีจิสทรี container เพื่อเก็บภาพ Docker ของ LLM ของคุณ ตัวเลือกที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Docker Hub, Amazon Elastic Container Registry (ECR), Google Container Registry (GCR), หรือ Azure Container Registry (ACR)
4. ไฟล์โมเดล LLM: คุณจะต้องได้รับไฟล์โมเดล LLM ที่ได้รับการฝึกฝนแล้ว (น้ำหนัก การกำหนดค่า และตัวแบ่งคำ) จากแหล่งที่มาหรือฝึกโมเดลของคุณเอง
5. การ containerize: คุณจะต้อง containerize แอปพลิเคชัน LLM ของคุณโดยใช้ Docker หรือ runtime container ที่คล้ายกัน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้าง Dockerfile ที่รวมโค้ด LLM ของคุณ 依赖 และไฟล์โมเดลเข้าด้วยกัน

การนำ LLM ไปใช้บน Kubernetes

เมื่อคุณมีการเตรียมการแล้ว คุณสามารถเริ่มใช้ LLM บน Kubernetes ได้ กระบวนการของการใช้งานโดยทั่วไปจะประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้

การสร้างภาพ Docker

สร้างภาพ Docker สำหรับแอปพลิเคชัน LLM ของคุณโดยใช้ Dockerfile ที่ให้มาและดันภาพนั้นไปยังรีจิสทรี container ของคุณ

การสร้างทรัพยากร Kubernetes

กำหนดทรัพยากร Kubernetes ที่จำเป็นสำหรับการใช้ LLM ของคุณ เช่น การใช้งาน การบริการ การกำหนดค่า และความลับ ทรัพยากรเหล่านี้โดยทั่วไปจะถูกกำหนดโดยใช้ YAML หรือ JSON manifests

การกำหนดค่าการใช้ทรัพยากร

กำหนดการกำหนดค่าการใช้ทรัพยากรสำหรับการใช้ LLM ของคุณ รวมถึง CPU หน่วยความจำ และทรัพยากร GPU ซึ่งจะช่วยให้การอนุมานของคุณมีประสิทธิภาพ

การนำไปใช้บน Kubernetes

ใช้เครื่องมือ kubectl หรือเครื่องมือการจัดการ Kubernetes (เช่น Kubernetes Dashboard, Rancher, หรือ Lens) เพื่อใช้ Kubernetes manifests และนำ LLM ของคุณไปใช้

การตรวจสอบและการปรับขนาด

ตรวจสอบประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากรของการนำ LLM ไปใช้โดยใช้เครื่องมือตรวจสอบ Kubernetes เช่น Prometheus และ Grafana ปรับขนาดการอนุมานหรือการปรับขนาดการนำไปใช้ตามความจำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการ

ตัวอย่างการนำไปใช้

เรามาดูตัวอย่างการนำโมเดลภาษา GPT-3 ไปใช้บน Kubernetes โดยใช้ภาพ Docker ที่สร้างไว้ล่วงหน้าจาก Hugging Face เราจะสมมติว่าคุณมีคลัสเตอร์ Kubernetes ที่ตั้งค่าและพร้อมใช้งานแล้ว

การดึงภาพ Docker:

<p>docker pull huggingface/text-generation-inference:1.1.0</p>

การสร้างการนำไปใช้บน Kubernetes:

สร้างไฟล์ชื่อ gpt3-deployment.yaml ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้

<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>

การนำไปใช้นี้กำหนดให้เราต้องการใช้ภาพ Docker huggingface/text-generation-inference:1.1.0 และกำหนดตัวแปรสิ่งแวดล้อมที่จำเป็นสำหรับการโหลดโมเดล GPT-3 และกำหนดค่าการอนุมาน

การสร้างการบริการบน Kubernetes:

สร้างไฟล์ชื่อ gpt3-service.yaml ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้

<p>apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: gpt3-service
spec:
selector:
app: gpt3
ports:
- port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer</p>

การบริการนี้จะเผยแพร่การนำไปใช้ GPT-3 บนพอร์ต 80 และสร้างการบริการ LoadBalancer เพื่อให้การอนุมานสามารถเข้าถึงได้จากภายนอกคลัสเตอร์ Kubernetes

การนำไปใช้บน Kubernetes:

ใช้คำสั่ง kubectl เพื่อใช้ Kubernetes manifests:

<p>kubectl apply -f gpt3-deployment.yaml
kubectl apply -f gpt3-service.yaml</p>

การตรวจสอบการนำไปใช้:

ตรวจสอบความก้าวหน้าของการนำไปใช้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:

<p>kubectl get pods
kubectl logs &lt;pod_name&gt;</p>

เมื่อ pod กำลังทำงานและบันทึกแสดงว่าโมเดลถูกโหลดและพร้อม คุณสามารถรับ IP ภายนอกของการบริการ LoadBalancer ได้:

kubectl get service gpt3-service

การทดสอบการนำไปใช้:

คุณสามารถส่งคำขอไปยังการอนุมานได้โดยใช้ IP ภายนอกและพอร์ตที่ได้รับจากขั้นตอนก่อนหน้า ตัวอย่างเช่น โดยใช้ curl:

<p>curl -X POST \
http://&lt;external_ip&gt;:80/generate \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputs": "The quick brown fox", "parameters": {"max_new_tokens": 50}}'</p>

คำสั่งนี้ส่งคำขอการสร้างข้อความไปยังการอนุมาน GPT-3 โดยขอให้สร้างข้อความต่อจาก “The quick brown fox” เป็นระยะเวลา 50 โทเค็น

หัวข้อที่คุณควรทราบ

ในขณะที่ตัวอย่างด้านบนแสดงให้เห็นถึงการนำไปใช้ LLM บน Kubernetes ในรูปแบบพื้นฐาน มีหัวข้อที่ซับซ้อนและพิจารณาที่คุณควรสำรวจ: