Triton と TensorRT-LLM を備えた GKE で GPU を使用して Gemma オープンモデルを提供する

Autopilot Standard

このチュートリアルでは、NVIDIA の Triton と TensorRT-LLM のサービススタックを備えた Google Kubernetes Engine（GKE）で画像処理装置（GPU）を使用して Gemma 大規模言語モデル（LLM）を提供する方法について説明します。このチュートリアルでは、2B と 7B のパラメータ指示でチューニング済みの Gemma モデルをダウンロードし、Triton と TensorRT-LLM を実行するコンテナを使用して GKE Autopilot または Standard クラスタにデプロイします。

このガイドは、AI / ML ワークロードをデプロイして提供する際に、マネージド Kubernetes での詳細な制御、スケーラビリティ、復元力、ポータビリティ、費用対効果が求められる場合の出発点として適しています。ML モデルを費用対効果の高い方法で迅速に構築して提供するために、統合されたマネージド AI プラットフォームが必要な場合は、Vertex AI デプロイソリューションをお試しになることをおすすめします。

背景

Triton と TensorRT-LLM を備えた GKE で GPU を使用して Gemma を提供すると、効率的なスケーラビリティや高可用性をはじめとするマネージド型の Kubernetes のメリットをすべて活用して、本番環境に対応した堅牢な推論サービングソリューションを実装できます。このセクションでは、このガイドで使用されている重要なテクノロジーについて説明します。

Gemma

Gemma は、オープンライセンスでリリースされ一般公開されている、軽量の生成 AI モデルのセットです。これらの AI モデルは、アプリケーション、ハードウェア、モバイルデバイス、ホスト型サービスで実行できます。Gemma モデルはテキスト生成に使用できますが、特殊なタスク用にチューニングすることもできます。

詳しくは、Gemma のドキュメントをご覧ください。

GPU

GPU を使用すると、ノードで実行される特定のワークロード（ML やデータ処理など）を高速化できます。GKE には、NVIDIA H100、L4、A100 GPU を搭載したマシンタイプをはじめとして、ノード構成用のさまざまなマシンタイプオプションが用意されています。

GKE で GPU を使用する前に、次の学習プログラムを完了することをおすすめします。

現在の GPU バージョンの可用性について学習する
GKE の GPU について学習する

TensorRT-LLM

NVIDIA TensorRT-LLM（TRT-LLM）は、最適化されたソリューションを集約して LLM を定義し、NVIDIA GPU で推論を効率的に実行する TensorRT エンジンを構築するための Python API を備えたツールキットです。TensorRT-LLM には次のような機能があります。

レイヤの融合、アクティベーションキャッシュ、メモリバッファの再利用、PagedAttention により最適化された Transformer の実装
サービングスループット全体を向上させる実行中または継続的なバッチ処理
複数の GPU での分散サービングのためのテンソル並列処理とパイプライン並列処理
量子化（FP16、FP8、INT8）

詳細については、TensorRT-LLM のドキュメントをご覧ください。

Triton

NVIDIA Triton 推論サーバーは、AI / ML アプリケーション用のオープンソース推論サーバーです。Triton は、TensorRT や TensorRT-LLM などの最適化されたバックエンドを備えた NVIDIA GPU と CPU の両方で高パフォーマンスの推論をサポートします。Triton には次のような機能があります。

マルチ GPU、マルチノードの推論
複数モデルの同時実行
モデルのアンサンブルまたはチェーン
予測リクエストの静的、動的、継続的または実行中のバッチ処理

詳しくは、Triton のドキュメントをご覧ください。

目標

このガイドは、PyTorch を使用して生成 AI をご利用のお客様、GKE の新規または既存のユーザー、ML エンジニア、MLOps（DevOps）エンジニア、プラットフォーム管理者で、H100、A100、L4 GPU ハードウェアで LLM を提供するために Kubernetes コンテナオーケストレーション機能を使用することに関心のある方を対象としています。

このガイドを終えると、次の手順を行えるようになります。

Autopilot モードの GKE クラスタで環境を準備する。
Triton と TritonRT-LLM を含むコンテナをクラスタにデプロイする。
Triton と TensorRT-LLM を使用して、curl を介して Gemma 2B または 7B モデルを提供する。

始める前に

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Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

API を有効にする

プロジェクトに次のロールがあることを確認します。 roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin
ロールを確認する
1. Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
  [IAM] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [プリンシパル] 列で、自分のメールアドレスを含む行を見つけます。
  
  自分のメールアドレスがその列にない場合、ロールは割り当てられていません。
4. 自分のメールアドレスを含む行の [ロール] 列で、ロールのリストに必要なロールが含まれているかどうかを確認します。
ロールを付与する
1. Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
  [IAM] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [ アクセスを許可] をクリックします。
4. [新しいプリンシパル] フィールドに、自分のメールアドレスを入力します。
5. [ロールを選択] リストでロールを選択します。
6. 追加のロールを付与するには、 [別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
7. [保存] をクリックします。

Kaggle アカウントを作成します（まだアカウントを保有されていない場合）。
プロジェクトに GPU の十分な割り当てがあることを確認します。詳細については、GPU についてと数量に基づく割り当てをご覧ください。

環境を準備する

このチュートリアルでは、Cloud Shell を使用して Google Cloud でホストされるリソースを管理します。Cloud Shell には、このチュートリアルに必要な kubectl や gcloud CLI などのソフトウェアがプリインストールされています。

Cloud Shell を使用して環境を設定するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールで、Google Cloud コンソールの [Cloud Shell をアクティブにする] をクリックして、Cloud Shell セッションを起動します。これにより、Google Cloud コンソールの下部ペインでセッションが起動されます。
デフォルトの環境変数を設定します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=triton
```
次の値を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
- REGION: 使用するアクセラレータタイプをサポートするリージョン（たとえば、L4 GPU の場合は us-central1）。

モデルへのアクセス権を取得する

Gemma モデルにアクセスするには、Kaggle プラットフォームにログインして Kaggle API トークンを取得する必要があります。

Gemma を使用するには同意契約に署名する必要があります。手順は次のとおりです。

Kaggle.com のモデルの同意ページにアクセスします。
Kaggle にログインしていない場合はログインします。
[アクセス権限をリクエスト] をクリックします。
[同意に使用するアカウントを選択] セクションで、[Kaggle アカウントを使用して確認] を選択して、同意に Kaggle アカウントを使用します。
モデルの利用規約に同意します。

アクセストークンを生成する

Kaggle からモデルにアクセスするには、Kaggle API トークンが必要です。トークンをまだ生成していない場合は、次の手順に沿って生成します。

ブラウザで [Kaggle の設定] に移動します。
[API] セクションで、[新しいトークンを作成] をクリックします。

kaggle.json という名前のファイルがダウンロードされます。

アクセストークンを Cloud Shell にアップロードする

Cloud Shell で、Kaggle API トークンを Google Cloud プロジェクトにアップロードします。

Cloud Shell で、 [その他] > [アップロード] をクリックします。
[ファイル] を選択し、[ファイルを選択] をクリックします。
kaggle.json ファイルを開きます。
[アップロード] をクリックします。

Google Cloud リソースを作成して構成する

次の手順に沿って、必要なリソースを作成します。

GKE クラスタとノードプールを作成する

GKE Autopilot クラスタまたは GKE Standard クラスタの GPU で Gemma を提供できます。フルマネージドの Kubernetes エクスペリエンスを実現するには、Autopilot クラスタを使用することをおすすめします。ワークロードに最適な GKE の運用モードを選択するには、GKE の運用モードを選択するをご覧ください。

Autopilot

Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

gcloud container clusters create-auto ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${REGION} \
  --release-channel=rapid \
  --cluster-version=1.28

GKE は、デプロイされたワークロードからの要求に応じた CPU ノードと GPU ノードを持つ Autopilot クラスタを作成します。

Standard

Cloud Shell で、次のコマンドを実行して Standard クラスタを作成します。

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --location=${REGION}-a \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --release-channel=rapid \
    --machine-type=e2-standard-4 \
    --num-nodes=1

クラスタの作成には数分かかることもあります。

次のコマンドを実行して、クラスタのノードプールを作成します。

gcloud container node-pools create gpupool \
    --accelerator type=nvidia-l4,count=1,gpu-driver-version=latest \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --location=${REGION}-a \
    --cluster=${CLUSTER_NAME} \
    --machine-type=g2-standard-12 \
    --num-nodes=1

GKE は、1 つの L4 GPU ノードを含む単一のノードプールを作成します。

Kaggle 認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

このチュートリアルでは、Kaggle 認証情報に Kubernetes Secret を使用します。

Cloud Shell で、次の操作を行います。

クラスタと通信を行うように kubectl を構成します。

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --location=${REGION}

Kaggle 認証情報を保存する Secret を作成します。

kubectl create secret generic kaggle-secret \
    --from-file=kaggle.json \
    --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

チェックポイントを保存する PersistentVolume リソースを作成する

このセクションでは、永続ディスクを基盤とする PersistentVolume を作成して、モデルのチェックポイントを保存します。

次の trtllm_checkpoint_pv.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: model-data
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 100G

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f trtllm_checkpoint_pv.yaml
```

Gemma の TensorRT-LLM エンジンファイルをダウンロードする

このセクションでは、Job を実行して TensorRT-LLM エンジンファイルをダウンロードし、先ほど作成した PersistentVolume にファイルを保存します。また、次のステップで Triton サーバーにモデルをデプロイするための構成ファイルも Job によって準備されます。この処理には数分かかることがあります。

Gemma 2B-it

TensorRT-LLM エンジンは、bfloat16 アクティベーション、入力シーケンス長 2,048、出力シーケンス長 1,024 のターゲット L4 GPU を使用して、Gemma の Gemma 2B-it（指示調整済み）PyTorch チェックポイントからビルドされています。単一の L4 GPU にモデルをデプロイできます。

次の job-download-gemma-2b.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fetch-model-scripts
data:
  fetch_model.sh: |-
    #!/usr/bin/bash -x
    pip install kaggle --break-system-packages && \

    MODEL_NAME=$(echo ${MODEL_PATH} | awk -F'/' '{print $2}') && \
    VARIATION_NAME=$(echo ${MODEL_PATH} | awk -F'/' '{print $4}') && \
    ACTIVATION_DTYPE=bfloat16 && \

    TOKENIZER_DIR=/data/trt_engine/${MODEL_NAME}/${VARIATION_NAME}/${ACTIVATION_DTYPE}/${WORLD_SIZE}-gpu/tokenizer.model && \
    ENGINE_PATH=/data/trt_engine/${MODEL_NAME}/${VARIATION_NAME}/${ACTIVATION_DTYPE}/${WORLD_SIZE}-gpu/ && \
    TRITON_MODEL_REPO=/data/triton/model_repository && \

    mkdir -p /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} && \
    mkdir -p ${ENGINE_PATH} && \
    mkdir -p ${TRITON_MODEL_REPO} && \

    kaggle models instances versions download ${MODEL_PATH} --untar -p /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} && \
    rm -f /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME}/*.tar.gz && \
    find /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} -type f && \
    find /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} -type f | xargs -I '{}' mv '{}' ${ENGINE_PATH} && \

    # copying configuration files
    echo -e "\nCreating configuration files" && \
    cp -r /tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm/* ${TRITON_MODEL_REPO} && \

    # updating configuration files
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/preprocessing/config.pbtxt tokenizer_dir:${TOKENIZER_DIR},tokenizer_type:sp,triton_max_batch_size:64,preprocessing_instance_count:1 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/postprocessing/config.pbtxt tokenizer_dir:${TOKENIZER_DIR},tokenizer_type:sp,triton_max_batch_size:64,postprocessing_instance_count:1 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/tensorrt_llm_bls/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,bls_instance_count:1,accumulate_tokens:False && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/ensemble/config.pbtxt triton_max_batch_size:64 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/tensorrt_llm/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,max_beam_width:1,engine_dir:${ENGINE_PATH},max_tokens_in_paged_kv_cache:2560,max_attention_window_size:2560,kv_cache_free_gpu_mem_fraction:0.5,exclude_input_in_output:True,enable_kv_cache_reuse:False,batching_strategy:inflight_batching,max_queue_delay_microseconds:600,batch_scheduler_policy:guaranteed_no_evict,enable_trt_overlap:False && \

    echo -e "\nCompleted extraction to ${ENGINE_PATH}"
---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: data-loader-gemma-2b
  labels:
    app: data-loader-gemma-2b
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 120
  template:
    metadata:
      labels:
        app: data-loader-gemma-2b
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
      - name: gcloud
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/tritonserver:2.42.0
        command:
        - /scripts/fetch_model.sh
        env:
        - name: KAGGLE_CONFIG_DIR
          value: /kaggle
        - name: MODEL_PATH
          value: "google/gemma/tensorrtllm/2b-it/2"
        - name: WORLD_SIZE
          value: "1"
        volumeMounts:
        - mountPath: "/kaggle/"
          name: kaggle-credentials
          readOnly: true
        - mountPath: "/scripts/"
          name: scripts-volume
          readOnly: true
        - mountPath: "/data"
          name: data
      volumes:
      - name: kaggle-credentials
        secret:
          defaultMode: 0400
          secretName: kaggle-secret
      - name: scripts-volume
        configMap:
          defaultMode: 0700
          name: fetch-model-scripts
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-data
      tolerations:
      - key: "key"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f job-download-gemma-2b.yaml
```

Job のログを表示します。

kubectl logs -f job/data-loader-gemma-2b

ログの出力は次のようになります。

...
Creating configuration files
+ echo -e '\n02-16-2024 04:07:45 Completed building TensortRT-LLM engine at /data/trt_engine/gemma/2b/bfloat16/1-gpu/'
+ echo -e '\nCreating configuration files'
...

Job が完了するまで待ちます。

kubectl wait --for=condition=complete --timeout=900s job/data-loader-gemma-2b

出力は次のようになります。

job.batch/data-loader-gemma-2b condition met

Job が正常に完了したことを確認します（数分かかることがあります）。

kubectl get job/data-loader-gemma-2b

出力は次のようになります。

NAME             COMPLETIONS   DURATION   AGE
data-loader-gemma-2b   1/1           ##s        #m##s

Gemma 7B-it

TensorRT-LLM エンジンは、bfloat16 アクティベーション、入力シーケンス長 1,024、出力シーケンス長 512 のターゲット L4 GPU を使用して、Gemma の Gemma 7B-it（指示調整済み）PyTorch チェックポイントからビルドされています。単一の L4 GPU にモデルをデプロイできます。

次の job-download-gemma-7b.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fetch-model-scripts
data:
  fetch_model.sh: |-
    #!/usr/bin/bash -x
    pip install kaggle --break-system-packages && \

    MODEL_NAME=$(echo ${MODEL_PATH} | awk -F'/' '{print $2}') && \
    VARIATION_NAME=$(echo ${MODEL_PATH} | awk -F'/' '{print $4}') && \
    ACTIVATION_DTYPE=bfloat16 && \

    TOKENIZER_DIR=/data/trt_engine/${MODEL_NAME}/${VARIATION_NAME}/${ACTIVATION_DTYPE}/${WORLD_SIZE}-gpu/tokenizer.model && \
    ENGINE_PATH=/data/trt_engine/${MODEL_NAME}/${VARIATION_NAME}/${ACTIVATION_DTYPE}/${WORLD_SIZE}-gpu/ && \
    TRITON_MODEL_REPO=/data/triton/model_repository && \

    mkdir -p ${ENGINE_PATH} && \
    mkdir -p ${TRITON_MODEL_REPO} && \

    kaggle models instances versions download ${MODEL_PATH} --untar -p /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} && \
    rm -f /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME}/*.tar.gz && \
    find /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} -type f && \
    find /data/${MODEL_NAME}_${VARIATION_NAME} -type f | xargs -I '{}' mv '{}' ${ENGINE_PATH} && \

    # copying configuration files
    echo -e "\nCreating configuration files" && \
    cp -r /tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm/* ${TRITON_MODEL_REPO} && \

    # updating configuration files
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/preprocessing/config.pbtxt tokenizer_dir:${TOKENIZER_DIR},tokenizer_type:sp,triton_max_batch_size:64,preprocessing_instance_count:1 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/postprocessing/config.pbtxt tokenizer_dir:${TOKENIZER_DIR},tokenizer_type:sp,triton_max_batch_size:64,postprocessing_instance_count:1 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/tensorrt_llm_bls/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,bls_instance_count:1,accumulate_tokens:False && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/ensemble/config.pbtxt triton_max_batch_size:64 && \
    python3 /tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i ${TRITON_MODEL_REPO}/tensorrt_llm/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,max_beam_width:1,engine_dir:${ENGINE_PATH},max_tokens_in_paged_kv_cache:2560,max_attention_window_size:2560,kv_cache_free_gpu_mem_fraction:0.5,exclude_input_in_output:True,enable_kv_cache_reuse:False,batching_strategy:inflight_batching,max_queue_delay_microseconds:600,batch_scheduler_policy:guaranteed_no_evict,enable_trt_overlap:False && \

    echo -e "\nCompleted extraction to ${ENGINE_PATH}"
---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: data-loader-gemma-7b
  labels:
    app: data-loader-gemma-7b
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 120
  template:
    metadata:
      labels:
        app: data-loader-gemma-7b
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
      - name: gcloud
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/tritonserver:2.42.0
        command:
        - /scripts/fetch_model.sh
        env:
        - name: KAGGLE_CONFIG_DIR
          value: /kaggle
        - name: MODEL_PATH
          value: "google/gemma/tensorrtllm/7b-it/2"
        - name: WORLD_SIZE
          value: "1"
        volumeMounts:
        - mountPath: "/kaggle/"
          name: kaggle-credentials
          readOnly: true
        - mountPath: "/scripts/"
          name: scripts-volume
          readOnly: true
        - mountPath: "/data"
          name: data
      volumes:
      - name: kaggle-credentials
        secret:
          defaultMode: 0400
          secretName: kaggle-secret
      - name: scripts-volume
        configMap:
          defaultMode: 0700
          name: fetch-model-scripts
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-data
      tolerations:
      - key: "key"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f job-download-gemma-7b.yaml
```

Job のログを表示します。

kubectl logs -f job/data-loader-gemma-7b

ログの出力は次のようになります。

...
Creating configuration files
+ echo -e '\n02-16-2024 04:07:45 Completed building TensortRT-LLM engine at /data/trt_engine/gemma/7b/bfloat16/1-gpu/'
+ echo -e '\nCreating configuration files'
...

Job が完了するまで待ちます。

kubectl wait --for=condition=complete --timeout=900s job/data-loader-gemma-7b

出力は次のようになります。

job.batch/data-loader-gemma-7b condition met

Job が正常に完了したことを確認します（数分かかることがあります）。

kubectl get job/data-loader-gemma-7b

出力は次のようになります。

NAME             COMPLETIONS   DURATION   AGE
data-loader-gemma-7b   1/1           ##s        #m##s

次のセクションに進む前に、Job が正常に完了したことを確認してください。

Triton をデプロイする

このセクションでは、TensorRT-LLM バックエンドを使用して Triton を使用するコンテナをデプロイし、使用する Gemma モデルを提供します。

次の deploy-triton-server.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: launch-tritonserver
data:
  entrypoint.sh: |-
    #!/usr/bin/bash -x
    # Launch Triton Inference server

    WORLD_SIZE=1
    TRITON_MODEL_REPO=/data/triton/model_repository

    python3 /tensorrtllm_backend/scripts/launch_triton_server.py \
      --world_size ${WORLD_SIZE} \
      --model_repo ${TRITON_MODEL_REPO}

    tail -f /dev/null
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: triton-gemma-deployment
  labels:
    app: gemma-server
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma
        ai.gke.io/inference-server: triton
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/tritonserver:2.42.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
          requests:
            ephemeral-storage: "40Gi"
            memory: "40Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            ephemeral-storage: "40Gi"
            memory: "40Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
        command:
        - /scripts/entrypoint.sh
        volumeMounts:
        - mountPath: "/scripts/"
          name: scripts-volume
          readOnly: true
        - mountPath: "/data"
          name: data
        ports:
          - containerPort: 8000
            name: http
          - containerPort: 8001
            name: grpc
          - containerPort: 8002
            name: metrics
        livenessProbe:
          failureThreshold: 60
          initialDelaySeconds: 600
          periodSeconds: 5
          httpGet:
            path: /v2/health/live
            port: http
        readinessProbe:
          failureThreshold: 60
          initialDelaySeconds: 600
          periodSeconds: 5
          httpGet:
            path: /v2/health/ready
            port: http
      securityContext:
        runAsUser: 1000
        fsGroup: 1000
      volumes:
      - name: scripts-volume
        configMap:
          defaultMode: 0700
          name: launch-tritonserver
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-data
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
      tolerations:
      - key: "key"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: triton-server
  labels:
    app: gemma-server
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 8000
      targetPort: http
      name: http-inference-server
    - port: 8001
      targetPort: grpc
      name: grpc-inference-server
    - port: 8002
      targetPort: metrics
      name: http-metrics
  selector:
    app: gemma-server

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f deploy-triton-server.yaml
```

Deployment が利用可能になるまで待ちます。

kubectl wait --for=condition=Available --timeout=900s deployment/triton-gemma-deployment

マニフェストのログを表示します。

kubectl logs -f -l app=gemma-server

デプロイリソースが Triton サーバーを起動し、モデルデータを読み込みます。この処理には数分かかることがあります（最大 20 分以上）。出力は次のようになります。

I0216 03:24:57.387420 29 server.cc:676]
+------------------+---------+--------+
| Model            | Version | Status |
+------------------+---------+--------+
| ensemble         | 1       | READY  |
| postprocessing   | 1       | READY  |
| preprocessing    | 1       | READY  |
| tensorrt_llm     | 1       | READY  |
| tensorrt_llm_bls | 1       | READY  |
+------------------+---------+--------+

....
....
....

I0216 03:24:57.425104 29 grpc_server.cc:2519] Started GRPCInferenceService at 0.0.0.0:8001
I0216 03:24:57.425418 29 http_server.cc:4623] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000
I0216 03:24:57.466646 29 http_server.cc:315] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8002

モデルを提供する

このセクションでは、モデルを操作します。

ポート転送をセットアップする

次のコマンドを実行して、モデルへのポート転送を設定します。

kubectl port-forward service/triton-server 8000:8000

出力は次のようになります。

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000
Forwarding from [::1]:8000 -> 8000
Handling connection for 8000

curl を使用してモデルを操作する

このセクションでは、基本的なスモークテストを実行して、デプロイされた指示調整済みモデルを確認する方法について説明します。わかりやすくするため、このセクションでは 2B 指示チューニング済みモデルのみを使用したテスト方法について説明します。

新しいターミナルセッションで、curl を使用してモデルとチャットします。

USER_PROMPT="I'm new to coding. If you could only recommend one programming language to start with, what would it be and why?"

curl -X POST localhost:8000/v2/models/ensemble/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "text_input": "<start_of_turn>user\n${USER_PROMPT}<end_of_turn>\n",
    "temperature": 0.9,
    "max_tokens": 128
}
EOF

次の出力には、モデルのレスポンスの例が表示されています。

{
  "context_logits": 0,
  "cum_log_probs": 0,
  "generation_logits": 0,
  "model_name": "ensemble",
  "model_version": "1",
  "output_log_probs": [0.0,0.0,...],
  "sequence_end": false,
  "sequence_id": 0,
  "sequence_start": false,
  "text_output":"Python.\n\nPython is an excellent choice for beginners due to its simplicity, readability, and extensive documentation. Its syntax is close to natural language, making it easier for beginners to understand and write code. Python also has a vast collection of libraries and tools that make it versatile for various projects. Additionally, Python's dynamic nature allows for easier learning and experimentation, making it a perfect choice for newcomers to get started.Here are some specific reasons why Python is a good choice for beginners:\n\n- Simple and Easy to Read: Python's syntax is designed to be close to natural language, making it easier for"
}

問題のトラブルシューティング

Empty reply from server というメッセージが表示された場合は、コンテナがモデルデータのダウンロードを完了していない可能性があります。モデルがサービス提供の準備ができていることを示す Connected というメッセージがないか、再度 Pod のログを確認します。
Connection refused が表示された場合は、ポート転送が有効であることを確認します。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

デプロイされたリソースを削除する

このガイドで作成したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次のコマンドを実行します。

gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} \
  --region=${REGION}

次のステップ

GKE の GPU の詳細を確認する。
Autopilot で GPU ワークロードをデプロイする方法を学習する。
Standard で GPU ワークロードをデプロイする方法を学習する。
TensorRT-LLM の GitHub リポジトリとドキュメントを確認する。
Vertex AI Model Garden を確認する。
GKE プラットフォームのオーケストレーション機能を使用して、最適化された AI / ML ワークロードを実行する方法を確認する。

Triton と TensorRT-LLM を備えた GKE で GPU を使用して Gemma オープンモデルを提供する

背景

Gemma

GPU

TensorRT-LLM

Triton

目標

始める前に

ロールを確認する

ロールを付与する

環境を準備する

モデルへのアクセス権を取得する

ライセンス同意契約に署名する

アクセス トークンを生成する

アクセス トークンを Cloud Shell にアップロードする

Google Cloud リソースを作成して構成する

GKE クラスタとノードプールを作成する

Autopilot

Standard

Kaggle 認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

チェックポイントを保存する PersistentVolume リソースを作成する

Gemma の TensorRT-LLM エンジン ファイルをダウンロードする

Gemma 2B-it

Gemma 7B-it

Triton をデプロイする

モデルを提供する

ポート転送をセットアップする

curl を使用してモデルを操作する

問題のトラブルシューティング

クリーンアップ

デプロイされたリソースを削除する

次のステップ

アクセストークンを生成する

アクセストークンを Cloud Shell にアップロードする

Gemma の TensorRT-LLM エンジンファイルをダウンロードする