為 GKE Inference Gateway 執行推出作業

本頁說明如何執行增量推出作業，逐步部署 GKE Inference Gateway 的新版推論基礎架構。這個閘道可讓您安全地控制推論基礎架構的更新作業。您可以更新節點、基礎模型和 LoRA 配接器，盡量減少服務中斷。這個頁面也提供流量分配和回溯的指南，確保部署作業可靠。

本頁適用於 GKE 身分和帳戶管理員，以及想要為 GKE Inference Gateway 執行推出作業的開發人員。

支援的用途如下：

更新節點推出作業

節點更新推出時，系統會安全地將推論工作負載遷移至新的節點硬體或加速器設定。這個程序會以受控方式進行，不會中斷模型服務。在硬體升級、驅動程式更新或解決安全性問題期間，使用節點更新推出作業，盡量減少服務中斷。

  1. 建立新的 InferencePool：部署以更新節點或硬體規格設定的 InferencePool。

  2. 使用 HTTPRoute 分割流量：設定 HTTPRoute，在現有和新的 InferencePool 資源之間分配流量。使用 backendRefs 中的 weight 欄位，管理導向新節點的流量百分比。

  3. 維持一致的 InferenceModel：保留現有的 InferenceModel 設定，確保兩個節點設定的模型行為一致。

  4. 保留原始資源：在推出期間保持原始 InferencePool 和節點處於啟用狀態，以便在需要時進行回溯。

舉例來說，您可以建立名為 llm-new 的新 InferencePool。設定這個集區時，請使用與現有 llm InferencePool 相同的模型設定。在叢集內的新節點集上部署集區。使用 HTTPRoute 物件在原始 llm 和新 llm-new InferencePool 之間分配流量。這項技術可讓您逐步更新模型節點。

下圖說明 GKE Inference Gateway 如何執行節點更新推出作業。

節點更新發布程序
圖： 節點更新推出程序

如要推出節點更新，請執行下列步驟：

  1. 將下列範例資訊清單儲存為 routes-to-llm.yaml：

    apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: `HTTPRoute`
metadata:
  name: routes-to-llm
spec:
  parentRefs:
    - name: my-inference-gateway
  rules:
    backendRefs:
    - name: llm
      kind: InferencePool
      weight: 90
    - name: llm-new
      kind: InferencePool
      weight: 10

  2. 將範例資訊清單套用至叢集：

    kubectl apply -f routes-to-llm.yaml

原始 llm InferencePool 會接收大部分流量，其餘流量則會傳送至 llm-new InferencePool。逐步增加 llm-new InferencePool 的流量權重，完成節點更新發布作業。

推出基礎模型

基礎模型更新會分階段推出，採用新的基礎 LLM，同時保留與現有 LoRA 轉接程式的相容性。您可以透過推出基礎模型更新，升級至改良的模型架構，或解決模型專屬問題。

如要推出基礎模型更新：

  1. 部署新基礎架構：建立新節點和新 InferencePool，並設定您選擇的新基礎模型。
  2. 設定流量分配：使用 HTTPRoute 在現有 InferencePool (使用舊基礎模型) 和新 InferencePool (使用新基礎模型) 之間分配流量。backendRefs weight 欄位可控制分配給每個集區的流量百分比。
  3. 維持 InferenceModel 完整性：保持 InferenceModel 設定不變。這可確保系統在兩個基礎模型版本中，一律套用相同的 LoRA 配接器。
  4. 保留回溯功能：在推出期間保留原始節點和 InferencePool，以便在必要時回溯。

您建立名為 llm-pool-version-2 的新 InferencePool。這個集區會在新的節點集部署新版基礎模型。如提供的範例所示，設定 HTTPRoute 後，您就能逐步將流量分配給原始 llm-pool 和 llm-pool-version-2。這可讓您控管叢集中的基礎模型更新。

如要推出基礎模型更新，請按照下列步驟操作：

  1. 將下列範例資訊清單儲存為 routes-to-llm.yaml：

    apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: HTTPRoute
metadata:
  name: routes-to-llm
spec:
  parentRefs:
    - name: my-inference-gateway
  rules:
    backendRefs:
    - name: llm-pool
      kind: InferencePool
      weight: 90
    - name: llm-pool-version-2
      kind: InferencePool
      weight: 10

  2. 將範例資訊清單套用至叢集：

    kubectl apply -f routes-to-llm.yaml

原始 llm-pool InferencePool 會接收大部分流量，其餘流量則會導向 llm-pool-version-2 InferencePool。逐步增加 llm-pool-version-2 InferencePool 的流量權重，完成基礎模型更新推出作業。

推出 LoRA 適應器更新

推出 LoRA 適應器更新時，您可以分階段部署新版微調模型，不必變更基礎模型或基礎架構。您可以透過 LoRA 適應器更新推出作業，測試 LoRA 適應器的改良功能、錯誤修正或新功能。

如要更新 LoRA 轉接器，請按照下列步驟操作：

  1. 提供適應器：確認模型伺服器上提供新的 LoRA 適應器版本。詳情請參閱「推出轉接器」。

  2. 修改 InferenceModel 設定：在現有的 InferenceModel 設定中，定義多個版本的 LoRA 轉接程式。為每個版本指派專屬的 modelName (例如 llm-v1、llm-v2)。

  3. 分配流量：使用 InferenceModel 規格中的 weight 欄位，控管不同 LoRA 轉接程式版本之間的流量分配。

  4. 維持一致的 poolRef：確保所有 LoRA 適應器版本都參照相同的 InferencePool。這樣可避免節點或 InferencePool 重新部署。在 InferenceModel 設定中保留先前的 LoRA 配接器版本，即可啟用回溯功能。

以下範例顯示兩個 LoRA 適應器版本，分別是 llm-v1 和 llm-v2。這兩個版本都使用相同的基礎模型。您會在同一個 InferenceModel 中定義 llm-v1 和 llm-v2。您可以指派權重，逐步將流量從 llm-v1 轉移至 llm-v2。這項控制項可讓您控管推出作業，不必變更節點或 InferencePool 設定。

如要推出 LoRA 轉接器更新，請執行下列指令：

  1. 將下列範例資訊清單儲存為 inferencemodel-sample.yaml：

    apiVersion: inference.networking.x-k8s.io/v1alpha2
kind: InferenceModel
metadata:
  name: inferencemodel-sample
spec:
versions:
-   modelName: llm-v1
  criticality: Critical
  weight: 90
  poolRef:
    name: llm-pool
-   modelName: llm-v2
  criticality: Critical
  weight: 10
  poolRef:
    name: llm-pool

  2. 將範例資訊清單套用至叢集：

    kubectl apply -f inferencemodel-sample.yaml

llm-v1 版本會接收大部分流量，llm-v2 版本則接收其餘流量。逐步增加 llm-v2 版本的流量權重，完成 LoRA 介面卡更新推出作業。

後續步驟