Menyesuaikan model terbuka Gemma menggunakan beberapa GPU di GKE

Tutorial ini menunjukkan cara menyesuaikan model bahasa besar (LLM) Gemma, keluarga model terbuka, menggunakan unit pemrosesan grafis (GPU) di Google Kubernetes Engine (GKE) dengan library Transformers dari Hugging Face. Penyesuaian adalah proses pembelajaran dengan pengawasan yang meningkatkan kemampuan model terlatih untuk melakukan tugas tertentu dengan memperbarui parameternya dengan set data baru. Dalam tutorial ini, Anda akan mendownload model keluarga Gemma terlatih dengan parameter 2 miliar dari Hugging Face dan menyesuaikannya di cluster GKE Autopilot atau Standard.

Panduan ini adalah titik awal yang baik jika Anda memerlukan kontrol terperinci, skalabilitas, ketahanan, portabilitas, dan efisiensi biaya Kubernetes terkelola saat melakukan penyesuaian LLM.

Praktik terbaik:

Coba solusi Vertex AI kami jika Anda memerlukan platform AI terkelola terpadu untuk membuat dan menayangkan model ML dengan cepat dan hemat biaya.

Latar belakang

Dengan menayangkan Gemma menggunakan GPU di GKE dengan library transformer, Anda dapat menerapkan solusi penayangan inferensi yang andal dan siap produksi dengan semua manfaat Kubernetes terkelola, termasuk skalabilitas yang efisien dan ketersediaan yang lebih tinggi. Bagian ini menjelaskan teknologi utama yang digunakan dalam panduan ini.

Gemma

Gemma adalah serangkaian model kecerdasan buatan (AI) generatif yang ringan dan tersedia secara terbuka yang dirilis dengan lisensi terbuka. Model AI ini tersedia untuk dijalankan di aplikasi, hardware, perangkat seluler, atau layanan yang dihosting.

Dalam panduan ini, kami memperkenalkan Gemma untuk pembuatan teks. Anda juga dapat menyesuaikan model ini agar berspesialisasi dalam melakukan tugas tertentu.

Set data yang Anda gunakan dalam dokumen ini adalah b-mc2/sql-create-context.

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi Gemma.

GPU

GPU memungkinkan Anda mempercepat workload tertentu yang berjalan di node, seperti machine learning dan pemrosesan data. GKE menyediakan berbagai opsi jenis mesin untuk konfigurasi node, termasuk jenis mesin dengan GPU NVIDIA H100, L4, dan A100.

Sebelum menggunakan GPU di GKE, sebaiknya selesaikan jalur pembelajaran berikut:

  1. Pelajari ketersediaan versi GPU saat ini
  2. Pelajari GPU di GKE

Transformer Hugging Face

Dengan library Transformers dari Hugging Face, Anda dapat mengakses model terlatih mutakhir. Library Transformers memungkinkan Anda mengurangi waktu, resource, dan biaya komputasi yang terkait dengan pelatihan model lengkap.

Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan API dan alat Hugging Face untuk mendownload dan menyesuaikan model terlatih ini.

Tujuan

Panduan ini ditujukan untuk pengguna baru atau lama GKE, Engineer ML, engineer MLOps (DevOps), atau administrator platform yang tertarik menggunakan kemampuan orkestrasi penampung Kubernetes untuk menyetel LLM di hardware GPU H100, A100, dan L4.

Di akhir panduan ini, Anda akan dapat melakukan langkah-langkah berikut:

  1. Siapkan lingkungan Anda dengan cluster GKE dalam mode Autopilot.
  2. Buat penampung penyesuaian.
  3. Gunakan GPU untuk menyesuaikan model Gemma 2B dan upload model ke Hugging Face.

Sebelum memulai

  • Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  • In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  • Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  • Enable the required API.

    Enable the API

    •

  • In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  • Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  • Enable the required API.

    Enable the API

    •

  • Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin

    Check for the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.

    3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

    4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

    Grant the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Buka IAM
    2. Pilih project.
    3. Klik Berikan akses.

    4. Di kolom New principals, masukkan ID pengguna Anda. Ini biasanya adalah alamat email untuk Akun Google.

    5. Di daftar Pilih peran, pilih peran.
    6. Untuk memberikan peran tambahan, klik Tambahkan peran lain, lalu tambahkan setiap peran tambahan.
    7. Klik Simpan.
  • Buat akun Hugging Face, jika Anda belum memilikinya.
  • Pastikan project Anda memiliki kuota yang memadai untuk GPU L4. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Tentang GPU dan Kuota alokasi.

Mendapatkan akses ke model

Untuk mendapatkan akses ke model Gemma untuk di-deploy ke GKE, Anda harus menandatangani perjanjian izin lisensi terlebih dahulu, lalu membuat token akses Hugging Face.

Anda harus menandatangani perjanjian izin untuk menggunakan Gemma. Ikuti petunjuk berikut:

  1. Akses halaman izin model di Kaggle.com.
  2. Verifikasi izin menggunakan akun Hugging Face Anda.
  3. Setujui persyaratan model.

Membuat token akses

Untuk mengakses model melalui Hugging Face, Anda memerlukan token Hugging Face.

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat token baru jika Anda belum memilikinya:

  1. Klik Profil Anda > Setelan > Token Akses.
  2. Pilih New Token.
  3. Tentukan Nama pilihan Anda dan Peran minimal Write.
  4. Pilih Buat token.
  5. Salin token yang dihasilkan ke papan klip Anda.

Menyiapkan lingkungan Anda

Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan Cloud Shell untuk mengelola resource yang dihosting diGoogle Cloud. Cloud Shell telah diinstal dengan software yang akan Anda perlukan untuk tutorial ini, termasuk kubectl dan gcloud CLI.

Untuk menyiapkan lingkungan Anda dengan Cloud Shell, ikuti langkah-langkah berikut:

  1. Di konsol Google Cloud, luncurkan sesi Cloud Shell dengan mengklik Ikon aktivasi Cloud Shell Aktifkan Cloud Shell di konsol Google Cloud. Tindakan ini akan meluncurkan sesi di panel bawah Konsol Google Cloud.

  2. Tetapkan variabel lingkungan default:

    gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export HF_TOKEN=HF_TOKEN
export HF_PROFILE=HF_PROFILE

    Ganti nilai berikut:

    • PROJECT_ID: Project ID Google CloudAnda.
    • REGION: region yang mendukung jenis akselerator yang ingin Anda gunakan, misalnya, us-central1 untuk GPU L4.
    • CLUSTER_NAME: nama cluster Anda.
    • HF_TOKEN: token Hugging Face yang Anda buat sebelumnya.
    • HF_PROFILE: ID Profil Hugging Face yang Anda buat sebelumnya.

  3. Clone repositori kode contoh dari GitHub:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
cd kubernetes-engine-samples/ai-ml/llm-finetuning-gemma

Membuat dan mengonfigurasi resource Google Cloud

Ikuti petunjuk ini untuk membuat resource yang diperlukan.

Membuat cluster dan node pool GKE

Anda dapat menayangkan Gemma di GPU dalam cluster GKE Autopilot atau Standard. Untuk memilih mode operasi GKE yang paling sesuai untuk workload Anda, lihat Memilih mode operasi GKE.

Praktik terbaik:

Gunakan Autopilot untuk pengalaman Kubernetes yang dikelola sepenuhnya.

Autopilot

Jalankan perintah berikut di Cloud Shell:

gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --release-channel=rapid \
    --cluster-version=1.29

Ganti nilai berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Google CloudAnda.
  • REGION: region yang mendukung jenis akselerator yang ingin Anda gunakan, misalnya, us-central1 untuk GPU L4.
  • CLUSTER_NAME: nama cluster Anda.

GKE membuat cluster Autopilot dengan node CPU dan GPU seperti yang diminta oleh beban kerja yang di-deploy.

Standar

  1. Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk membuat cluster Standar:

    gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --workload-pool=PROJECT_ID.svc.id.goog \
    --release-channel=rapid \
    --num-nodes=1

    Ganti nilai berikut:

    • PROJECT_ID: Project ID Google CloudAnda.
    • REGION: region yang mendukung jenis akselerator yang ingin Anda gunakan, misalnya, us-central1 untuk GPU L4.
    • CLUSTER_NAME: nama cluster Anda.

    Pembuatan cluster mungkin memerlukan waktu beberapa menit.

  2. Jalankan perintah berikut untuk membuat node pool untuk cluster Anda:

    gcloud container node-pools create gpupool \
    --accelerator type=nvidia-l4,count=8,gpu-driver-version=latest \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=REGION \
    --node-locations=REGION -a \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --machine-type=g2-standard-96 \
    --num-nodes=1

    GKE membuat satu node pool yang berisi dua GPU L4 untuk setiap node.

Membuat secret Kubernetes untuk kredensial Hugging Face

Di Cloud Shell, lakukan hal berikut:

  1. Konfigurasi kubectl untuk berkomunikasi dengan cluster Anda:

    gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME \
    --location=REGION

    Ganti nilai berikut:

    • REGION: region yang mendukung jenis akselerator yang ingin Anda gunakan, misalnya, us-central1 untuk GPU L4.
    • CLUSTER_NAME: nama cluster Anda.

  2. Buat Secret Kubernetes yang berisi token Hugging Face:

    kubectl create secret generic hf-secret \
    --from-literal=hf_api_token=$HF_TOKEN \
    --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

    Ganti HF_TOKEN dengan token Hugging Face yang Anda buat sebelumnya.

Membuat container yang disesuaikan dengan Docker dan Cloud Build

Penampung ini menggunakan kode PyTorch dan Hugging Face Transformers untuk meningkatkan kualitas model Gemma terlatih yang ada.

  1. Buat Repositori Docker Artifact Registry:

    gcloud artifacts repositories create gemma \
    --project=PROJECT_ID \
    --repository-format=docker \
    --location=us \
    --description="Gemma Repo"

    Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.

  2. Build dan kirim image:

    gcloud builds submit .

  3. Ekspor IMAGE_URL untuk digunakan nanti dalam tutorial ini.

    export IMAGE_URL=us-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/gemma/finetune-gemma-gpu:1.0.0

Menjalankan Tugas penyesuaian di GKE

Di bagian ini, Anda akan men-deploy Tugas penyesuaian Gemma. Pengontrol Tugas di Kubernetes membuat satu atau beberapa Pod dan memastikan bahwa Pod tersebut berhasil menjalankan tugas tertentu.

  1. Buka file finetune.yaml.

    apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: finetune-job
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 2
  template:
    metadata:
      annotations:
        kubectl.kubernetes.io/default-container: finetuner
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 600
      containers:
      - name: finetuner
        image: $IMAGE_URL
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: "8"
        env:
        - name: MODEL_NAME
          value: "google/gemma-2b"
        - name: NEW_MODEL
          value: "gemma-2b-sql-finetuned"
        - name: LORA_R
          value: "8"
        - name: LORA_ALPHA
          value: "16"
        - name: TRAIN_BATCH_SIZE
          value: "1"
        - name: EVAL_BATCH_SIZE
          value: "2"
        - name: GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS
          value: "2"
        - name: DATASET_LIMIT
          value: "1000"
        - name: MAX_SEQ_LENGTH
          value: "512"
        - name: LOGGING_STEPS
          value: "5"
        - name: HF_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
          medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
      restartPolicy: OnFailure

  2. Terapkan manifes untuk membuat tugas penyesuaian:

    envsubst < finetune.yaml | kubectl apply -f -

    Petunjuk ini mengganti IMAGE_URL dengan variabel dalam manifes.

  3. Pantau Tugas dengan menjalankan perintah berikut:

    watch kubectl get pods

  4. Periksa log tugas dengan menjalankan perintah berikut:

    kubectl logs job.batch/finetune-job -f

    Resource Tugas mendownload data model, lalu menyesuaikan model di delapan GPU. Proses ini dapat memerlukan waktu hingga 20 menit.

  5. Setelah Tugas selesai, buka akun Hugging Face Anda. Model baru bernama HF_PROFILE/gemma-2b-sql-finetuned akan muncul di profil Hugging Face Anda.

Menayangkan model yang telah disesuaikan di GKE

Di bagian ini, Anda akan men-deploy penampung vLLM untuk menayangkan model Gemma. Tutorial ini menggunakan Deployment Kubernetes untuk men-deploy container vLLM. Deployment adalah objek Kubernetes API yang memungkinkan Anda menjalankan beberapa replika Pod yang didistribusikan di antara node dalam cluster.

  1. Buat manifes serve-gemma.yaml berikut:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-gemma-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-2b
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=1
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2b
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

  2. Buat variabel lingkungan untuk MODEL_ID baru:

    export MODEL_ID=HF_PROFILE/gemma-2b-sql-finetuned

    Ganti HF_PROFILE dengan ID Profil Hugging Face yang Anda buat sebelumnya.

  3. Ganti MODEL_ID dalam manifes:

    sed -i "s|google/gemma-2b|$MODEL_ID|g" serve-gemma.yaml

  4. Terapkan manifes:

    kubectl apply -f serve-gemma.yaml

    Pod di cluster mendownload bobot model dari Hugging Face dan memulai mesin penayangan.

  5. Tunggu hingga Deployment tersedia:

    kubectl wait --for=condition=Available --timeout=700s deployment/vllm-gemma-deployment

  6. Lihat log dari Deployment yang sedang berjalan:

    kubectl logs -f -l app=gemma-server

Resource Deployment mendownload data model. Proses ini dapat memerlukan waktu beberapa menit. Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

INFO 01-26 19:02:54 model_runner.py:689] Graph capturing finished in 4 secs.
INFO:     Started server process [1]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

Pastikan model didownload sepenuhnya sebelum melanjutkan ke bagian berikutnya.

Menayangkan model

Di bagian ini, Anda akan berinteraksi dengan model.

Menyiapkan penerusan port

Setelah model di-deploy, jalankan perintah berikut untuk menyiapkan penerusan port ke model:

kubectl port-forward service/llm-service 8000:8000

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000

Berinteraksi dengan model menggunakan curl

Dalam sesi terminal baru, gunakan curl untuk melakukan chat dengan model Anda:

Contoh perintah berikut adalah untuk TGI:

USER_PROMPT="Question: What is the total number of attendees with age over 30 at kubecon eu? Context: CREATE TABLE attendees (name VARCHAR, age INTEGER, kubecon VARCHAR)"

curl -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "${USER_PROMPT}",
    "temperature": 0.1,
    "top_p": 1.0,
    "max_tokens": 24
}
EOF

Output berikut menunjukkan contoh respons model:

{"generated_text":" Answer: SELECT COUNT(age) FROM attendees WHERE age > 30 AND kubecon = 'eu'\n"}

Bergantung pada kueri, Anda mungkin harus mengubah max_token untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Anda juga dapat menggunakan model yang disesuaikan dengan petunjuk untuk pengalaman chat yang lebih baik.

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Menghapus resource yang di-deploy

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang Anda buat dalam panduan ini, jalankan perintah berikut:

gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME \
    --region=REGION

Ganti nilai berikut:

  • REGION: region yang mendukung jenis akselerator yang ingin Anda gunakan, misalnya, us-central1 untuk GPU L4.
  • CLUSTER_NAME: nama cluster Anda.

Langkah berikutnya