Gestire i modelli aperti di Gemma utilizzando le GPU su GKE con vLLM

Questo tutorial mostra come gestire un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di Gemma utilizzando le unità di elaborazione grafica (GPU) su Google Kubernetes Engine (GKE) con il framework di gestione vLLM.vLLM

In questo tutorial scarichi da Hugging Face un modello ottimizzato per le istruzioni Gemma 2 (parametri 2 miliardi, 9 miliardi e 27 miliardi). Poi esegui il deployment del modello su un cluster GKE Autopilot o Standard utilizzando un contenitore che esegue vLLM.

Questa guida è un buon punto di partenza se hai bisogno del controllo granulare, della scalabilità, della resilienza, della portabilità e dell'economicità di Kubernetes gestito per il deployment e il servizio dei tuoi carichi di lavoro di AI/ML. Se hai bisogno di una piattaforma di IA gestita unificata per creare e pubblicare rapidamente modelli ML in modo economico, ti consigliamo di provare la nostra soluzione di deployment Vertex AI.

Sfondo

Se utilizzi Gemma con GPU su GKE con vLLM, puoi implementare una soluzione di servizio di inferenza affidabile e pronta per la produzione con tutti i vantaggi di Kubernetes gestito, inclusa una scalabilità efficiente e una maggiore disponibilità. Questa sezione descrive le tecnologie chiave utilizzate in questa guida.

Gemma

Gemma è un insieme di modelli di intelligenza artificiale (AI) generativa leggeri e disponibili pubblicamente, rilasciati con una licenza aperta. Questi modelli di IA possono essere eseguiti nelle tue applicazioni, nel tuo hardware, sui tuoi dispositivi mobili o nei tuoi servizi ospitati. Puoi utilizzare i modelli Gemma per la generazione di testo, ma puoi anche ottimizzarli per attività specializzate.

Per saperne di più, consulta la documentazione di Gemma.

GPU

Le GPU ti consentono di accelerare carichi di lavoro specifici in esecuzione sui tuoi nodi, come il machine learning e l'elaborazione di dati. GKE offre una gamma di opzioni di tipo di macchina per la configurazione dei nodi, inclusi i tipi di macchina con GPU NVIDIA H100, L4 e A100.

Prima di utilizzare le GPU in GKE, ti consigliamo di completare il seguente percorso di apprendimento:

  1. Scopri di più sulla disponibilità delle versioni GPU attuali
  2. Scopri di più sulle GPU in GKE

vLLM

vLLM è un framework di pubblicazione di modelli LLM open source altamente ottimizzato che può aumentare il throughput di pubblicazione sulle GPU, con funzionalità come:

  • Implementazione ottimizzata del transformer con PagedAttention
  • Raggruppamento continuo per migliorare la velocità effettiva complessiva della pubblicazione
  • Parallelismo tensoriale e pubblicazione distribuita su più GPU

Per scoprire di più, consulta la documentazione vLLM.

Obiettivi

Questa guida è rivolta ai clienti di IA generativa che utilizzano PyTorch, agli utenti nuovi o esistenti di GKE, agli ingegneri di ML, agli ingegneri di MLOps (DevOps) o agli amministratori della piattaforma che sono interessato a utilizzare le funzionalità di orchestrazione dei contenitori Kubernetes per il servizio LLM su hardware GPU H100, A100 e L4.

Al termine di questa guida, dovresti essere in grado di eseguire i seguenti passaggi:

  1. Prepara l'ambiente con un cluster GKE in modalità Autopilot o Standard.
  2. Esegui il deployment di un contenitore vLLM nel tuo cluster.
  3. Utilizza vLLM per pubblicare il modello Gemma 2 tramite curl e un'interfaccia di chat web.

Prima di iniziare

  • 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 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.

      Vai a IAM
    2. Seleziona il progetto.
    3. Fai clic su Concedi accesso.

    4. Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

    5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
    6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
    7. Fai clic su Salva.

Ottieni l'accesso al modello

Per accedere ai modelli Gemma per il deployment in GKE, devi prima firmare il contratto di consenso per la licenza e poi generare un token di accesso a Hugging Face.

Per utilizzare Gemma, devi firmare il contratto di consenso. Segui queste istruzioni:

  1. Accedi alla pagina del consenso per i modelli su Kaggle.com.
  2. Verifica il consenso utilizzando il tuo account Hugging Face.
  3. Accetta i termini del modello.

Genera un token di accesso

Per accedere al modello tramite Hugging Face, devi disporre di un token Hugging Face.

Se non ne hai già uno, segui questi passaggi per generare un nuovo token:

  1. Fai clic su Il tuo profilo > Impostazioni > Token di accesso.
  2. Seleziona Nuovo token.
  3. Specifica un nome a tua scelta e un ruolo di almeno "Lettura".
  4. Seleziona Genera un token.
  5. Copia il token generato negli appunti.

prepara l'ambiente

In questo tutorial utilizzerai Cloud Shell per gestire le risorse ospitate su Google Cloud. Cloud Shell include il software di cui avrai bisogno per questo tutorial, tra cui kubectl e gcloud CLI.

Per configurare l'ambiente con Cloud Shell:

  1. Nella console Google Cloud, avvia una sessione Cloud Shell facendo clic su Icona di attivazione di Cloud Shell Attiva Cloud Shell nella console Google Cloud. Viene avviata una sessione nel riquadro inferiore della console Google Cloud.

  2. Imposta le variabili di ambiente predefinite:

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

    Sostituisci i seguenti valori:

    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
    • REGION: una regione che supporta il tipo di acceleratore che vuoi utilizzare, ad esempio us-central1 per la GPU L4.
    • HF_TOKEN: il token Hugging Face che hai generato in precedenza.

Creare e configurare risorse Google Cloud

Segui queste istruzioni per creare le risorse richieste.

Crea un cluster GKE e un pool di nodi

Puoi eseguire Gemma su GPU in un cluster GKE Autopilot o Standard. Ti consigliamo di utilizzare un cluster Autopilot per un'esperienza Kubernetes completamente gestita. Per scegliere la modalità operativa di GKE più adatta ai tuoi carichi di lavoro, consulta Scegliere una modalità operativa GKE.

Autopilot

In Cloud Shell, esegui questo comando:

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

GKE crea un cluster Autopilot con nodi CPU e GPU come richiesto dai carichi di lavoro di cui è stato eseguito il deployment.

Standard

  1. In Cloud Shell, esegui il comando seguente per creare un cluster standard:

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

    La creazione del cluster potrebbe richiedere diversi minuti.

  2. Esegui il comando seguente per creare un pool di nodi per il cluster:

    Gemma 2 2B

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

    GKE crea un singolo pool di nodi contenente una GPU L4 per ogni nodo.

    Gemma 2 9B

    gcloud container node-pools create gpupool \
  --accelerator type=nvidia-l4,count=2,gpu-driver-version=latest \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --location=${REGION} \
  --node-locations=${REGION}-a \
  --cluster=${CLUSTER_NAME} \
  --machine-type=g2-standard-24 \
  --num-nodes=1

    GKE crea un singolo pool di nodi contenente due GPU L4 per ogni nodo.

    Gemma 2 27B

    gcloud container node-pools create gpupool \
  --accelerator type=nvidia-l4,count=4,gpu-driver-version=latest \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --location=${REGION} \
  --node-locations=${REGION}-a \
  --cluster=${CLUSTER_NAME} \
  --machine-type=g2-standard-48 \
  --num-nodes=1

    GKE crea un singolo pool di nodi contenente quattro GPU L4 per ogni nodo.

Crea un secret di Kubernetes per le credenziali di Hugging Face

In Cloud Shell:

  1. Configura kubectl per comunicare con il cluster:

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

  2. Crea un secret di Kubernetes contenente il token di Hugging Face:

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

Esegui il deployment di vLLM

In questa sezione esegui il deployment del contenitore vLLM per pubblicare il modello Gemma che vuoi utilizzare.

Gemma 2 2B-it

Segui queste istruzioni per eseguire il deployment del modello ottimizzato per le istruzioni Gemma 2 2B.

  1. Crea il seguente manifest vllm-2-2b-it.yaml:

    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-2-2b-it
        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:20240930_0945_RC00
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "10Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: "1"
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "10Gi"
            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-2-2b-it
        - 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
        cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

  2. Applica il manifest:

    kubectl apply -f vllm-2-2b-it.yaml

Gemma 2 9B-it

Segui queste istruzioni per implementare il modello ottimizzato per le istruzioni Gemma 2 9B.

  1. Crea il seguente manifest vllm-2-9b-it.yaml:

    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-2-9b-it
        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:20240930_0945_RC00
        resources:
          requests:
            cpu: "4"
            memory: "30Gi"
            ephemeral-storage: "30Gi"
            nvidia.com/gpu: "2"
          limits:
            cpu: "4"
            memory: "30Gi"
            ephemeral-storage: "30Gi"
            nvidia.com/gpu: "2"
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=2
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2-9b-it
        - 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
        cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

  2. Applica il manifest:

    kubectl apply -f vllm-2-9b-it.yaml

Gemma 2 27B-it

Segui queste istruzioni per eseguire il deployment del modello ottimizzato per le istruzioni Gemma 2 27B.

  1. Crea il seguente manifest vllm-2-27b-it.yaml:

    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-2-27b-it
        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:20240930_0945_RC00
        resources:
          requests:
            cpu: "10"
            memory: "80Gi"
            ephemeral-storage: "80Gi"
            nvidia.com/gpu: "4"
          limits:
            cpu: "10"
            memory: "80Gi"
            ephemeral-storage: "80Gi"
            nvidia.com/gpu: "4"
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=4
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2-27b-it
        - 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
        cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

  2. Applica il manifest:

    kubectl apply -f vllm-2-27b-it.yaml

Un pod nel cluster scarica i pesi del modello da Hugging Face e avvia il motore di pubblicazione.

Attendi che il deployment sia disponibile:

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

Visualizza i log del deployment in esecuzione:

kubectl logs -f -l app=gemma-server

La risorsa Deployment scarica i dati del modello. Questa operazione può richiedere alcuni minuti. L'output è simile al seguente:

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)

Assicurati che il modello sia stato scaricato completamente prima di procedere alla sezione successiva.

Pubblica il modello

In questa sezione interagisci con il modello.

Configurare il port forwarding

Esegui il seguente comando per configurare il port forwarding al modello:

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

L'output è simile al seguente:

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000

Interagire con il modello utilizzando curl

Questa sezione mostra come eseguire un test di base per verificare i modelli preaddestrati o ottimizzati per istruzioni di cui è stato eseguito il deployment. Per semplicità, questa sezione descrive l'approccio di test utilizzando solo il modello di istruzioni Gemma 2 ottimizzato (2-2B-it).

In una nuova sessione del terminale, utilizza curl per chattare con il tuo modello:

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 http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "<start_of_turn>user\n${USER_PROMPT}<end_of_turn>\n",
    "temperature": 0.90,
    "top_p": 1.0,
    "max_tokens": 128
}
EOF

Il seguente output mostra un esempio di risposta del modello:

{"predictions":["Prompt:\n<start_of_turn>user\nI'm new to coding. If you could only recommend one programming language to start with, what would it be and why?<end_of_turn>\nOutput:\n**Python** is an excellent choice for beginners due to the following reasons:\n\n* **Clear and simple syntax:** Python boasts a simple and straightforward syntax that makes it easy to learn the fundamentals of programming.\n* **Extensive libraries and modules:** Python comes with a vast collection of libraries and modules that address various programming tasks, including data manipulation, machine learning, and web development.\n* **Large and supportive community:** Python has a vibrant and active community that offers resources, tutorials, and support to help you along your journey.\n* **Cross-platform compatibility:** Python can be run on various platforms, including Windows, macOS, and"]}

(Facoltativo) Interagire con il modello tramite un'interfaccia di chat di Gradio

In questa sezione, crei un'applicazione di chat web che ti consente di interagire con il tuo modello ottimizzato per le istruzioni. Per semplicità, questa sezione descrive solo l'approccio di test che utilizza il modello 2B-it.

Gradio è una libreria Python con un wrapperChatInterface che crea interfacce utente per i chatbot.

Esegui il deployment dell'interfaccia di Chat

  1. In Cloud Shell, salva il seguente manifest come gradio.yaml:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gradio
  labels:
    app: gradio
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gradio
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gradio
    spec:
      containers:
      - name: gradio
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/gradio-app:v1.0.3
        resources:
          requests:
            cpu: "250m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
        env:
        - name: CONTEXT_PATH
          value: "/generate"
        - name: HOST
          value: "http://llm-service:8000"
        - name: LLM_ENGINE
          value: "vllm"
        - name: MODEL_ID
          value: "gemma"
        - name: USER_PROMPT
          value: "<start_of_turn>user\nprompt<end_of_turn>\n"
        - name: SYSTEM_PROMPT
          value: "<start_of_turn>model\nprompt<end_of_turn>\n"
        ports:
        - containerPort: 7860
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gradio
spec:
  selector:
    app: gradio
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8080
      targetPort: 7860
  type: ClusterIP

  2. Applica il manifest:

    kubectl apply -f gradio.yaml

  3. Attendi che il deployment sia disponibile:

    kubectl wait --for=condition=Available --timeout=300s deployment/gradio

Utilizzare l'interfaccia di Chat

  1. In Cloud Shell, esegui questo comando:

    kubectl port-forward service/gradio 8080:8080

    Viene creato un port forwarding da Cloud Shell al servizio Gradio.

  2. Fai clic sul pulsante Icona Anteprima web Anteprima web in alto a destra nella barra delle app di Cloud Shell. Fai clic su Anteprima sulla porta 8080. Nel browser si apre una nuova scheda.

  3. Interagisci con Gemma utilizzando l'interfaccia di chat di Gradio. Aggiungi un prompt e fai clic su Invia.

Risoluzione dei problemi

  • Se viene visualizzato il messaggio Empty reply from server, è possibile che il contenitore non abbia completato il download dei dati del modello. Controlla di nuovo i log del pod per verificare la presenza del messaggio Connected che indica che il modello è pronto per essere pubblicato.
  • Se vedi Connection refused, verifica che l'inoltro delle porte sia attivo.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina le risorse di cui è stato eseguito il deployment

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse che hai creato in questa guida, esegui il seguente comando:

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

Passaggi successivi