Entrega modelos abiertos de Gemma con GPUs en GKE con Triton y TensorRT-LLM

Autopilot Estándar

En este instructivo, se muestra cómo entregar un modelo grande de lenguaje (LLM) Gemma que usa unidades de procesamiento gráfico (GPU) en Google Kubernetes Engine (GKE) con la pila de entrega NVIDIA Triton y TensorRT‐LLM. En este instructivo, descargarás los modelos de Gemma ajustados a las instrucciones de los parámetros 2B y 7B y, luego, los implementarás en un clúster de GKE Autopilot o Standard mediante un contenedor que ejecuta Triton y TensorRT-LLM.

Esta guía es un buen punto de partida si necesitas el control detallado, la escalabilidad, la resiliencia, la portabilidad y la rentabilidad de Kubernetes administrado cuando implementas y entregas tus cargas de trabajo de IA/AA. Si necesitas una plataforma de IA administrada unificada para compilar y entregar modelos de AA con rapidez de forma rentable, te recomendamos que pruebes nuestra solución de implementación de Vertex AI.

Formación

La entrega de Gemma mediante GPU en GKE con Triton y TensorRT-LLM permite implementar una solución de entrega de inferencia sólida y lista para la producción con todos los beneficios de Kubernetes administrado, incluida la escalabilidad eficiente y una mayor disponibilidad. En esta sección, se describen las tecnologías clave que se usan en esta guía.

Gemma

Gemma es un conjunto de modelos de Inteligencia Artificial (IA) básicos y de disponibilidad general que se lanzan con una licencia abierta. Estos modelos de IA están disponibles para ejecutarse en tus aplicaciones, hardware, dispositivos móviles o servicios alojados. Puedes usar los modelos de Gemma para la generación de texto, pero también puedes ajustar estos modelos para tareas especializadas.

Para obtener más información, consulta la documentación de Gemma.

GPU

Las GPUs te permiten acelerar cargas de trabajo específicas que se ejecutan en tus nodos, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. GKE proporciona una variedad de opciones de tipos de máquinas para la configuración de nodos, incluidos los tipos de máquinas con GPUs NVIDIA H100, L4 y A100.

Antes de usar las GPUs en GKE, te recomendamos que completes la siguiente ruta de aprendizaje:

Obtén información sobre la disponibilidad actual de la versión de GPU.
Obtén información sobre las GPUs en GKE.

TensorRT-LLM

NVIDIA TensorRT-LLM (TRT-LLM) es un kit de herramientas con una API de Python para ensamblar soluciones optimizadas para definir LLMs y compilar motores TensorRT que realizan inferencias de manera eficiente en las GPUs de NVIDIA. TensorRT-LLM incluye funciones como las siguientes:

Implementación optimizada de transformador con fusiones de capas, almacenamiento en caché de activación, reutilización de búfer de memoria y PagedAttention
Agrupación en lotes en tránsito o continuo para mejorar la capacidad de procesamiento general de la entrega
Paralelismo tensorial y paralelismo de canalización para la entrega distribuida en varias GPUs
Cuantización (FP16, FP8, INT8)

Para obtener más información, consulta la documentación de TensorRT-LLM.

Triton

NVIDIA Triton Inference Server es un servidor de inferencia de código abierto para aplicaciones de IA/AA. Triton admite inferencia de alto rendimiento en GPUs y CPUs de NVIDIA con backends optimizados, incluidos TensorRT y TensorRT-LLM. Triton incluye funciones como las siguientes:

Inferencia de varias GPU y varios nodos
Ejecución simultánea de varios modelos
Ensamble o encadenamiento de modelos
Agrupación en lotes estática, dinámica y continua o en tránsito de solicitudes de predicción

Para obtener más información, consulta la documentación de Triton.

Objetivos

Esta guía está dirigida a clientes de IA generativa que usan PyTorch, usuarios nuevos o existentes de GKE, ingenieros de AA, ingenieros de MLOps (DevOps) o administradores de plataformas que estén interesados en el uso de las capacidades de organización de contenedores de Kubernetes para entregar LLMs en hardware de GPU H100, A100 y L4.

Al final de esta guía, deberías poder realizar los siguientes pasos:

Prepara tu entorno con un clúster de GKE en modo Autopilot.
Implementa un contenedor con Triton y TritonRT-LLM en tu clúster.
Usa Triton y TensorRT-LLM para entregar el modelo Gemma 2B o 7B a través de curl.

Antes de comenzar

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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

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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 colunn 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.
  Ir a IAM
2. Selecciona el proyecto.
3. Haz clic en Grant access.
4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu identificador de usuario. Esta suele ser la dirección de correo electrónico de una Cuenta de Google.
5. En la lista Seleccionar un rol, elige un rol.
6. Para otorgar funciones adicionales, haz clic en Agregar otro rol y agrega cada rol adicional.
7. Haz clic en Guardar.

Crea una cuenta de Kaggle, si todavía no tienes una.
Asegúrate de que tu proyecto tenga la cuota suficiente para las GPU. Para obtener más información, consulta Acerca de las GPU y Cuotas de asignación.

Prepare el entorno

En este instructivo, usarás Cloud Shell para administrar recursos alojados en Google Cloud. Cloud Shell tiene preinstalado el software que necesitarás para este instructivo, incluidos kubectl y la CLI de gcloud.

Para configurar tu entorno con Cloud Shell, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, haz clic en Activar Cloud Shell en la consola de Google Cloud para iniciar una sesión de Cloud Shell. Esto inicia una sesión en el panel inferior de la consola de Google Cloud.
Configura las variables de entorno predeterminadas:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=triton
```
Reemplaza los siguientes valores:
- PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
- REGION: Una región que admita el tipo de acelerador que deseas usar, por ejemplo, us-central1 para la GPU L4.

Obtén acceso al modelo

Para obtener acceso a los modelos Gemma, debes acceder a la plataforma Kaggle y obtener un token de la API de Kaggle.

Debes firmar el acuerdo de consentimiento para usar Gemma. Sigue estas instrucciones:

Accede a la página de consentimiento del modelo en Kaggle.com.
Accede a Kaggle si aún no lo has hecho.
Haz clic en Solicitar acceso.
En la sección Elegir cuenta para el consentimiento, selecciona Verificar mediante cuenta de Kaggle para usar tu cuenta de Kaggle para obtener consentimiento.
Acepta los Términos y Condiciones del modelo.

Genera un token de acceso

Para acceder al modelo a través de Kaggle, necesitas un token de la API de Kaggle. Sigue estos pasos para generar un token nuevo si aún no tienes uno:

En el navegador, ve a la configuración de Kaggle.
En la sección API, haz clic en Crear token nuevo.

Se descargó un archivo con el nombre kaggle.json.

Sube el token de acceso a Cloud Shell

En Cloud Shell, sube el token de la API de Kaggle a tu proyecto de Google Cloud:

En Cloud Shell, haz clic en Más > Subir.
Selecciona Archivo y haz clic en Elegir archivos.
Abre el archivo kaggle.json.
Haz clic en Subir.

Crea y configura recursos de Google Cloud

Sigue estas instrucciones para crear los recursos necesarios.

Crea un clúster de GKE y un grupo de nodos

Puedes entregar Gemma en GPU en un clúster de GKE Autopilot o Standard. Te recomendamos que uses un clúster de Autopilot para una experiencia de Kubernetes completamente administrada. Para elegir el modo de operación de GKE que se adapte mejor a tus cargas de trabajo, consulta Elige un modo de operación de GKE.

Autopilot

En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

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

GKE crea un clúster de Autopilot con nodos de CPU y GPU según lo solicitan las cargas de trabajo implementadas.

Estándar

En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para crear un clúster estándar:

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

La creación del clúster puede tomar varios minutos.

Ejecuta el siguiente comando para crear un grupo de nodos para el clúster:

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 crea un grupo de nodos único que contiene un nodo de GPU L4.

Crea un secreto de Kubernetes para las credenciales de Kaggle

En este instructivo, usas un secreto de Kubernetes para las credenciales de Kaggle.

En Cloud Shell, haz lo siguiente:

Configura kubectl para comunicarse con tu clúster:

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

Crea un secreto para almacenar las credenciales de Kaggle:

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

Crea un recurso PersistentVolume para almacenar puntos de control

En esta sección, crearás un PersistentVolume respaldado por un disco persistente para almacenar los puntos de control del modelo.

Crea el siguiente manifiesto trtllm_checkpoint_pv.yaml:

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

Aplica el manifiesto

kubectl apply -f trtllm_checkpoint_pv.yaml

Descarga los archivos del motor de TensorRT-LLM para Gemma

En esta sección, ejecutarás un trabajo para descargar los archivos de motor de TensorRT-LLM y almacenar los archivos en el PersistentVolume que creaste antes. El trabajo también prepara archivos de configuración para implementar el modelo en el servidor de Triton en el siguiente paso. Este proceso puede demorar unos minutos.

Gemma 2B-it

El motor TensorRT-LLM se compila a partir del punto de control PyTorch de Gemma 2B-it (ajuste por instrucciones) de Gemma mediante la activación bfloat16, la longitud de la secuencia de entrada=2048 y la longitud de la secuencia de salida=1,024 GPU L4 orientadas. Puedes implementar el modelo en una sola GPU L4.

Crea el siguiente manifiesto job-download-gemma-2b.yaml:

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"

Aplica el manifiesto

kubectl apply -f job-download-gemma-2b.yaml

Visualiza los registros del trabajo:

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

El resultado de los registros es similar al siguiente:

...
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'
...

Espera a que se complete el trabajo:

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

El resultado es similar al siguiente:

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

Verifica que el trabajo se haya completado correctamente (esto puede tardar unos minutos):

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

El resultado es similar al siguiente:

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

Gemma 7B-it

El motor TensorRT-LLM se compila a partir del punto de control PyTorch de Gemma 7B-it (ajuste de instrucciones) de Gemma mediante la activación bfloat16, la longitud de la secuencia de entrada=1,024 y la longitud de la secuencia de salida=512 GPU L4 orientadas. Puedes implementar el modelo en una sola GPU L4.

Crea el siguiente manifiesto job-download-gemma-7b.yaml:

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"

Aplica el manifiesto

kubectl apply -f job-download-gemma-7b.yaml

Visualiza los registros del trabajo:

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

El resultado de los registros es similar al siguiente:

...
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'
...

Espera a que se complete el trabajo:

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

El resultado es similar al siguiente:

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

Verifica que el trabajo se haya completado correctamente (esto puede tardar unos minutos):

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

El resultado es similar al siguiente:

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

Asegúrate de que el trabajo se haya completado correctamente antes de continuar con la siguiente sección.

Implementa Triton

En esta sección, implementarás un contenedor que usa Triton con el backend de TensorRT-LLM para entregar el modelo de Gemma que deseas usar.

Crea el siguiente manifiesto deploy-triton-server.yaml:

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

Aplica el manifiesto

kubectl apply -f deploy-triton-server.yaml

Espera a que la implementación esté disponible:

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

Consulta los registros del manifiesto:

kubectl logs -f -l app=gemma-server

El recurso de implementación inicia el servidor de Triton y carga los datos del modelo. Este proceso puede tardar unos minutos (hasta 20 minutos o más). El resultado es similar al siguiente:

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

Entrega el modelo

En esta sección, interactuarás con el modelo.

Configura la redirección de puertos

Ejecuta el siguiente comando para configurar la redirección de puertos al modelo:

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

El resultado es similar al siguiente:

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

Interactúa con el modelo mediante curl

En esta sección, se muestra cómo puedes realizar una prueba de humo básica para verificar el modelo ajustado a las instrucciones implementadas. Para simplificar, en esta sección se describe el enfoque de prueba solo con el modelo 2B ajustado a instrucciones.

En una sesión de terminal nueva, usa curl para chatear con tu modelo:

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

En el siguiente resultado, se muestra un ejemplo de la respuesta del modelo:

{
  "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"
}

Soluciona problemas

Si recibes el mensaje Empty reply from server, es posible que el contenedor no haya terminado de descargar los datos del modelo. Vuelve a verificar los registros del Pod en busca del mensaje Connected, que indica que el modelo está listo para entregar.
Si ves Connection refused, verifica que tu redirección de puertos esté activa.

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra los recursos implementados

Para evitar que se generen cargos en tu cuenta de Google Cloud por los recursos que creaste en esta guía, ejecuta el siguiente comando:

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

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Entrega modelos abiertos de Gemma con GPUs en GKE con Triton y TensorRT-LLM

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