Os Massive Language Fashions (LLMs) são capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano, tornando-os inestimáveis para uma ampla gama de aplicações, como chatbots, geração de conteúdo e tradução de idiomas.
No entanto, a implantação de LLMs pode ser uma tarefa desafiadora devido ao seu imenso tamanho e requisitos computacionais. Kubernetes, um sistema de orquestração de contêineres de código aberto, fornece uma solução poderosa para implantação e gerenciamento de LLMs em escala. Neste weblog técnico, exploraremos o processo de implantação de LLMs no Kubernetes, abordando vários aspectos, como conteinerização, alocação de recursos e escalabilidade.
Compreendendo grandes modelos de linguagem
Antes de mergulhar no processo de implantação, vamos entender brevemente o que são modelos de linguagem grande e por que eles estão ganhando tanta atenção.
Massive Language Fashions (LLMs) são um tipo de modelo de rede neural treinado em grandes quantidades de dados de texto. Esses modelos aprendem a compreender e gerar uma linguagem semelhante à humana, analisando padrões e relacionamentos nos dados de treinamento. Alguns exemplos populares de LLMs incluem GPT (Transformador pré-treinado generativo), BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) e XLNet.
Os LLMs alcançaram um desempenho notável em várias tarefas de PNL, como geração de texto, tradução de idiomas e resposta a perguntas. No entanto, seu enorme tamanho e requisitos computacionais representam desafios significativos para implantação e inferência.
Por que Kubernetes para implantação de LLM?
Kubernetes é uma plataforma de orquestração de contêineres de código aberto que automatiza a implantação, o dimensionamento e o gerenciamento de aplicativos em contêineres. Ele oferece vários benefícios para a implantação de LLMs, incluindo:
- Escalabilidade: o Kubernetes permite que você dimensione sua implantação LLM horizontalmente, adicionando ou removendo recursos de computação conforme necessário, garantindo utilização e desempenho ideais de recursos.
- Gestão de recursos: o Kubernetes permite a alocação e o isolamento eficientes de recursos, garantindo que sua implantação LLM tenha acesso aos recursos necessários de computação, memória e GPU.
- Alta disponibilidade: o Kubernetes fornece mecanismos integrados para autocorreção, implementações automáticas e reversões, garantindo que sua implantação LLM permaneça altamente disponível e resiliente a falhas.
- Portabilidade: as implantações de LLM em contêineres podem ser facilmente movidas entre diferentes ambientes, como information facilities locais ou plataformas em nuvem, sem a necessidade de reconfiguração extensa.
- Ecossistema e Apoio Comunitário: Kubernetes tem uma comunidade grande e ativa, fornecendo diversas ferramentas, bibliotecas e recursos para implantar e gerenciar aplicativos complexos como LLMs.
Preparando-se para implantação do LLM no Kubernetes:
Antes de implantar um LLM no Kubernetes, há vários pré-requisitos a serem considerados:
- Cluster Kubernetes: você precisará de um cluster Kubernetes configurado e em execução, no native ou em uma plataforma de nuvem, como Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Google Kubernetes Engine (GKE) ou Azure Kubernetes Service (AKS).
- Suporte GPU: LLMs são computacionalmente intensivos e muitas vezes requerem aceleração de GPU para inferência eficiente. Certifique-se de que seu cluster Kubernetes tenha acesso aos recursos de GPU, seja por meio de GPUs físicas ou de instâncias de GPU baseadas em nuvem.
- Registro de contêiner: você precisará de um registro de contêiner para armazenar suas imagens LLM Docker. As opções populares incluem Docker Hub, Amazon Elastic Container Registry (ECR), Google Container Registry (GCR) ou Azure Container Registry (ACR).
- Arquivos de modelo LLM: Obtenha os arquivos de modelo LLM pré-treinados (pesos, configuração e tokenizer) da respectiva fonte ou treine seu próprio modelo.
- Conteinerização: conteinerize seu aplicativo LLM usando Docker ou um tempo de execução de contêiner semelhante. Isso envolve a criação de um Dockerfile que empacota seu código LLM, dependências e arquivos de modelo em uma imagem Docker.
Implantando um LLM no Kubernetes
Depois de definir os pré-requisitos, você poderá prosseguir com a implantação de seu LLM no Kubernetes. O processo de implantação normalmente envolve as seguintes etapas:
Construindo a imagem Docker
Crie a imagem do Docker para seu aplicativo LLM usando o Dockerfile fornecido e envie-a para o registro do contêiner.
Criando recursos do Kubernetes
Defina os recursos do Kubernetes necessários para sua implantação LLM, como implantações, serviços, ConfigMaps e segredos. Esses recursos normalmente são definidos usando manifestos YAML ou JSON.
Configurando requisitos de recursos
Especifique os requisitos de recursos para sua implantação LLM, incluindo recursos de CPU, memória e GPU. Isso garante que sua implantação tenha acesso aos recursos de computação necessários para uma inferência eficiente.
Implantando no Kubernetes
Use o kubectl ferramenta de linha de comando ou uma ferramenta de gerenciamento do Kubernetes (por exemplo, Kubernetes Dashboard, Rancher ou Lens) para aplicar os manifestos do Kubernetes e implantar seu aplicativo LLM.
Monitoramento e dimensionamento
Monitore o desempenho e a utilização de recursos de sua implantação LLM usando ferramentas de monitoramento Kubernetes como Prometheus e Grafana. Ajuste a alocação de recursos ou dimensione sua implantação conforme necessário para atender à demanda.
Exemplo de implantação
Vamos considerar um exemplo de implantação do modelo de linguagem GPT-3 no Kubernetes usando uma imagem Docker pré-construída do Hugging Face. Presumiremos que você tenha um cluster Kubernetes instalado e configurado com suporte a GPU.
Extraia a imagem do Docker:
docker pull huggingface/text-generation-inference:1.1.0
Crie uma implantação do Kubernetes:
Crie um arquivo chamado gpt3-deployment.yaml com o seguinte conteúdo:
apiVersion: apps/v1 type: Deployment metadata: identify: gpt3-deployment spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: gpt3 template: metadata: labels: app: gpt3 spec: containers: - identify: gpt3 picture: huggingface/text-generation-inference:1.1.0 sources: limits: nvidia.com/gpu: 1 env: - identify: MODEL_ID worth: gpt2 - identify: NUM_SHARD worth: "1" - identify: PORT worth: "8080" - identify: QUANTIZE worth: bitsandbytes-nf4
Esta implantação especifica que queremos executar uma réplica do contêiner gpt3 usando a imagem huggingface/text-generation-inference:1.1.0 Docker. A implantação também outline as variáveis de ambiente necessárias para que o contêiner carregue o modelo GPT-3 e configure o servidor de inferência.
Crie um serviço Kubernetes:
Crie um arquivo chamado gpt3-service.yaml com o seguinte conteúdo:
apiVersion: v1 type: Service metadata: identify: gpt3-service spec: selector: app: gpt3 ports: - port: 80 targetPort: 8080 kind: LoadBalancer
Este serviço expõe a implantação gpt3 na porta 80 e cria um serviço do tipo LoadBalancer para tornar o servidor de inferência acessível de fora do cluster Kubernetes.
Implante no Kubernetes:
Aplique os manifestos do Kubernetes usando o comando kubectl:
kubectl apply -f gpt3-deployment.yaml kubectl apply -f gpt3-service.yaml
Monitore a implantação:
Monitore o progresso da implantação usando os seguintes comandos:
kubectl get pods kubectl logs <pod_name>
Depois que o pod estiver em execução e os logs indicarem que o modelo está carregado e pronto, você poderá obter o endereço IP externo do serviço LoadBalancer:
kubectl get service gpt3-service
Teste a implantação:
Agora você pode enviar solicitações ao servidor de inferência usando o endereço IP externo e a porta obtidos na etapa anterior. Por exemplo, usando curl:
curl -X POST
http://<external_ip>:80/generate
-H 'Content material-Kind: utility/json'
-d '{"inputs": "The fast brown fox", "parameters": {"max_new_tokens": 50}}'
Este comando envia uma solicitação de geração de texto ao servidor de inferência GPT-3, solicitando que ele proceed o immediate “The fast brown fox” para até 50 tokens adicionais.
Tópicos avançados que você deve conhecer
Embora o exemplo acima demonstre uma implantação básica de um LLM no Kubernetes, há vários tópicos e considerações avançadas a serem exploradas:
1. Escalonamento automático
O Kubernetes oferece suporte ao escalonamento automático horizontal e vertical, o que pode ser benéfico para implantações LLM devido às suas demandas computacionais variáveis. O escalonamento automático horizontal permite dimensionar automaticamente o número de réplicas (pods) com base em métricas como CPU ou utilização de memória. O escalonamento automático vertical, por outro lado, permite ajustar dinamicamente as solicitações e limites de recursos dos seus contêineres.
Para ativar o escalonamento automático, você pode usar o Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e Vertical Pod Autoscaler (VPA). Esses componentes monitoram sua implantação e dimensionam recursos automaticamente com base em regras e limites predefinidos.
2. Agendamento e compartilhamento de GPU
Em cenários em que várias implantações de LLM ou outras cargas de trabalho com uso intensivo de GPU estão em execução no mesmo cluster Kubernetes, o agendamento e o compartilhamento eficientes de GPU tornam-se cruciais. O Kubernetes fornece vários mecanismos para garantir a utilização justa e eficiente da GPU, como plug-ins de dispositivos de GPU, seletores de nós e limites de recursos.
Você também pode aproveitar técnicas avançadas de agendamento de GPU, como NVIDIA Multi-Occasion GPU (MIG) ou AMD Reminiscence Pool Remapping (MPR) para virtualizar GPUs e compartilhá-las entre várias cargas de trabalho.
3. Paralelismo e fragmentação de modelo
Alguns LLMs, especialmente aqueles com bilhões ou trilhões de parâmetros, podem não caber inteiramente na memória de uma única GPU ou mesmo de um único nó. Nesses casos, você pode empregar paralelismo de modelo e técnicas de fragmentação para distribuir o modelo em várias GPUs ou nós.
O paralelismo do modelo envolve dividir a arquitetura do modelo em diferentes componentes (por exemplo, codificador, decodificador) e distribuí-los por vários dispositivos. A fragmentação, por outro lado, envolve particionar os parâmetros do modelo e distribuí-los entre vários dispositivos ou nós.
Kubernetes fornece mecanismos como StatefulSets e Definições de recursos personalizados (CRDs) para gerenciar e orquestrar implantações LLM distribuídas com paralelismo e fragmentação de modelo.
4. Ajuste fino e aprendizagem contínua
Em muitos casos, os LLMs pré-treinados podem precisar de ser aperfeiçoados ou continuamente treinados em dados específicos de domínio para melhorar o seu desempenho em tarefas ou domínios específicos. O Kubernetes pode facilitar esse processo, fornecendo uma plataforma escalável e resiliente para executar cargas de trabalho de ajuste fino ou de aprendizagem contínua.
Você pode aproveitar estruturas de processamento em lote do Kubernetes, como Apache Spark ou Kubeflow, para executar trabalhos distribuídos de ajuste fino ou treinamento em seus modelos LLM. Além disso, você pode integrar seus modelos ajustados ou continuamente treinados com suas implantações de inferência usando mecanismos do Kubernetes, como atualizações contínuas ou implantações azul/verde.
5. Monitoramento e Observabilidade
O monitoramento e a observabilidade são aspectos cruciais de qualquer implantação de produção, incluindo implantações LLM no Kubernetes. Kubernetes fornece soluções de monitoramento integradas como Prometheus e integrações com plataformas de observabilidade populares como Grafana, Elasticsearch e Jaeger.
Você pode monitorar várias métricas relacionadas às suas implantações de LLM, como utilização de CPU e memória, uso de GPU, latência de inferência e taxa de transferência. Além disso, você pode coletar e analisar logs e rastreamentos em nível de aplicativo para obter insights sobre o comportamento e o desempenho de seus modelos LLM.
6. Segurança e Conformidade
Dependendo do seu caso de uso e da confidencialidade dos dados envolvidos, pode ser necessário considerar aspectos de segurança e conformidade ao implantar LLMs no Kubernetes. O Kubernetes fornece vários recursos e integrações para aprimorar a segurança, como políticas de rede, controle de acesso baseado em função (RBAC), gerenciamento de segredos e integração com soluções de segurança externas como HashiCorp Vault ou AWS Secrets and techniques Supervisor.
Além disso, se você estiver implantando LLMs em setores regulamentados ou lidando com dados confidenciais, talvez seja necessário garantir a conformidade com padrões e regulamentações relevantes, como GDPR, HIPAA ou PCI-DSS.
7. Implantações multinuvem e híbridas
Embora esta postagem do weblog se concentre na implantação de LLMs em um único cluster Kubernetes, pode ser necessário considerar implantações híbridas ou multinuvem em alguns cenários. O Kubernetes fornece uma plataforma consistente para implantação e gerenciamento de aplicativos em diferentes provedores de nuvem e information facilities locais.
Você pode aproveitar a federação Kubernetes ou ferramentas de gerenciamento de vários clusters, como KubeFed ou GKE Hub, para gerenciar e orquestrar implantações LLM em vários clusters Kubernetes, abrangendo diferentes provedores de nuvem ou ambientes híbridos.
Esses tópicos avançados destacam a flexibilidade e escalabilidade do Kubernetes para implantação e gerenciamento de LLMs.
Conclusão
A implantação de Massive Language Fashions (LLMs) no Kubernetes oferece vários benefícios, incluindo escalabilidade, gerenciamento de recursos, alta disponibilidade e portabilidade. Seguindo as etapas descritas neste weblog técnico, você pode colocar seu aplicativo LLM em contêineres, definir os recursos necessários do Kubernetes e implantá-lo em um cluster Kubernetes.
No entanto, implantar LLMs no Kubernetes é apenas o primeiro passo. À medida que seu aplicativo cresce e seus requisitos evoluem, talvez você exact explorar tópicos avançados, como escalonamento automático, agendamento de GPU, paralelismo de modelo, ajuste fino, monitoramento, segurança e implantações em várias nuvens.
Kubernetes fornece uma plataforma robusta e extensível para implantação e gerenciamento de LLMs, permitindo construir aplicativos confiáveis, escaláveis e seguros.
