通过 vLLM 使用 GKE 中的 GPU 应用 Gemma 开放模型

Autopilot Standard

本教程介绍如何通过 vLLM 服务框架，使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 中的图形处理器 (GPU) 来应用 Gemma 大语言模型 (LLM)。在本教程中，您将从 Hugging Face 下载 2B 和 7B 参数指令调优和预训练 Gemma 模型，并使用运行 vLLM 的容器将它们部署到 GKE Autopilot 或 Standard 集群。

如果您在部署和应用 AI/机器学习工作负载时需要利用代管式 Kubernetes 的精细控制、可伸缩性、弹性、可移植性和成本效益，那么本指南是一个很好的起点。如果您需要统一的代管式 AI 平台来经济高效地快速构建和应用机器学习模型，我们建议您试用我们的 Vertex AI 部署解决方案。

背景

您可以通过 vLLM 使用 GKE 中的 GPU 应用 Gemma，从而实现一个可直接用于生产环境的强大推理服务解决方案，具备代管式 Kubernetes 的所有优势，包括高效的可伸缩性和更高的可用性。本部分介绍本指南中使用的关键技术。

Gemma

Gemma 是一组公开提供的轻量级生成式人工智能 (AI) 模型（根据开放许可发布）。这些 AI 模型可以在应用、硬件、移动设备或托管服务中运行。您可以使用 Gemma 模型生成文本，但也可以针对专门任务对这些模型进行调优。

如需了解详情，请参阅 Gemma 文档。

GPU

利用 GPU，您可以加速在节点上运行的特定工作负载（例如机器学习和数据处理）。GKE 提供了一系列机器类型选项以用于节点配置，包括配备 NVIDIA H100、L4 和 A100 GPU 的机器类型。

使用 GKE 中的 GPU 之前，我们建议您完成以下学习路线：

了解当前 GPU 版本可用性
了解 GKE 中的 GPU

vLLM

vLLM 是一个经过高度优化的开源 LLM 服务框架，可提高 GPU 上的服务吞吐量，具有如下功能：

具有 PagedAttention 且经过优化的 Transformer（转换器）实现
连续批处理，可提高整体服务吞吐量
多个 GPU 上的张量并行处理和分布式服务

如需了解详情，请参阅 vLLM 文档。

目标

本指南适用于使用 PyTorch 的生成式 AI 客户、GKE 的新用户或现有用户、机器学习工程师、MLOps (DevOps) 工程师或是对使用 Kubernetes 容器编排功能在 H100、A100 和 L4 GPU 硬件上应用 LLM 感兴趣的平台管理员。

阅读完本指南后，您应该能够执行以下步骤：

使用处于 Autopilot 或 Standard 模式的 GKE 集群准备环境。
将 vLLM 容器部署到您的集群。
通过 curl 和网页聊天界面，使用 vLLM 应用 Gemma 2B 或 7B 模型。

准备工作

登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

转到“项目选择器”

确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

启用所需的 API。

启用 API

在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

转到“项目选择器”

确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

启用所需的 API。

启用 API

确保您拥有项目的以下一个或多个角色： roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin
检查角色
1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。
  转到 IAM
2. 选择项目。
3. 在主账号列中，找到您的电子邮件地址所在的行。
  
  如果您的电子邮件地址不在此列，则表示您没有任何角色。
4. 在您的电子邮件地址所在的行对应的角色列中，检查角色列表是否包含所需的角色。
授予角色
1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。
  转到 IAM
2. 选择项目。
3. 点击 授予访问权限。
4. 在新的主账号字段中，输入您的电子邮件地址。
5. 在选择角色列表中，选择一个角色。
6. 如需授予其他角色，请点击 添加其他角色，然后添加其他各个角色。
7. 点击 Save（保存）。

如果您还没有 Hugging Face 账号，请创建一个。
确保您的项目具有足够的 GPU 配额。如需了解详情，请参阅 GPU 简介和分配配额。

获取对模型的访问权限

如需获取对 Gemma 模型的访问权限以便部署到 GKE，您必须先签署许可同意协议，然后生成 Huggging Face 访问令牌。

您必须签署同意协议才能使用 Gemma。请按照以下说明操作：

访问 Kaggle.com 上的模型同意页面。
使用您的 Hugging Face 账号验证同意情况。
接受模型条款。

生成一个访问令牌

如需通过 Hugging Face 访问模型，您需要 Hugging Face 令牌。

如果您还没有令牌，请按照以下步骤生成新令牌：

点击您的个人资料 > 设置 > 访问令牌。
选择新建令牌 (New Token)。
指定您选择的名称和一个至少为 Read 的角色。
选择生成令牌。
将生成的令牌复制到剪贴板。

准备环境

在本教程中，您将使用 Cloud Shell 来管理 Google Cloud 上托管的资源。Cloud Shell 预安装有本教程所需的软件，包括 kubectl 和 gcloud CLI。

如需使用 Cloud Shell 设置您的环境，请按照以下步骤操作：

在 Google Cloud 控制台中，点击 Google Cloud 控制台中的 激活 Cloud Shell 以启动 Cloud Shell 会话。此操作会在 Google Cloud 控制台的底部窗格中启动会话。
设置默认环境变量：
```
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
```
替换以下值：
- PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
- REGION：支持要使用的加速器类型的区域，例如适用于 L4 GPU 的 us-central1。
- HF_TOKEN：您之前生成的 Hugging Face 令牌。

创建和配置 Google Cloud 资源

请按照以下说明创建所需的资源。

创建 GKE 集群和节点池

您可以在 GKE Autopilot 或 Standard 集群中的 GPU 上应用 Gemma。我们建议您使用 Autopilot 集群获得全托管式 Kubernetes 体验。如需选择最适合您的工作负载的 GKE 操作模式，请参阅选择 GKE 操作模式。

Autopilot

在 Cloud Shell 中，运行以下命令：

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

GKE 会根据所部署的工作负载的请求，创建具有所需 CPU 和 GPU 节点的 Autopilot 集群。

标准

在 Cloud Shell 中，运行以下命令以创建 Standard 集群：

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

集群创建可能需要几分钟的时间。

运行以下命令来为集群创建节点池：

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 会创建一个节点池，其中每个节点有两个 L4 GPU。

为 Hugging Face 凭据创建 Kubernetes Secret

在 Cloud Shell 中，执行以下操作：

配置 kubectl 以与您的集群通信：

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

创建包含 Hugging Face 令牌的 Kubernetes Secret：

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

部署 vLLM

在本部分中，您将部署 vLLM 容器以应用您要使用的 Gemma 模型。如需了解指令调优和预训练模型，以及为您的应用场景选择哪个模型，请参阅调优模型。

Gemma 2B-it

请按照以下说明部署 Gemma 2B 指令调优模型。

创建以下 vllm-2b-it.yaml 清单：

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-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: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-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
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

应用清单：
```
kubectl apply -f vllm-2b-it.yaml
```

Gemma 7B-it

请按照以下说明部署 Gemma 7B 指令调优模型。

创建以下 vllm-7b-it.yaml 清单：

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-7b-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:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            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-7b-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
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

应用清单：
```
kubectl apply -f vllm-7b-it.yaml
```

Gemma 2B

请按照以下说明部署 Gemma 2B 预训练模型。

创建以下 vllm-2b.yaml 清单：

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

应用清单：
```
kubectl apply -f vllm-2b.yaml
```

Gemma 7B

请按照以下说明部署 Gemma 7B 预训练模型。

创建以下 vllm-7b.yaml 清单：

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-7b
        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: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            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-7b
        - 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

应用清单：
```
kubectl apply -f vllm-7b.yaml
```

集群中的 Pod 会从 Hugging Face 下载模型权重并启动服务引擎。

等待部署成为可用状态：

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

查看正在运行的部署的日志：

kubectl logs -f -l app=gemma-server

部署资源会下载模型数据。此过程可能需要几分钟的时间。输出类似于以下内容：

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)

确保模型已完全下载，然后再继续下一部分。

应用模型

在本部分中，您将与模型互动。

设置端口转发

运行以下命令以设置到模型的端口转发：

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

输出类似于以下内容：

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000

使用 curl 与模型互动

本部分介绍如何执行基本的冒烟测试来验证所部署的预训练或指令调优模型。为简单起见，本部分仅介绍使用 2B 预训练和指令调优模型的测试方法。

预训练 (2B)

在新的终端会话中，使用 curl 与模型聊天：

USER_PROMPT="Java is a"

curl -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "${USER_PROMPT}",
    "temperature": 0.90,
    "top_p": 1.0,
    "max_tokens": 128
}
EOF

以下输出显示了模型响应的示例：

{"predictions":["Prompt:\nJava is a\nOutput:\n<strong>programming language</strong> that is primarily aimed at developers. It was originally created by creators of the Java Virtual Machine (JVM). Java is multi-paradigm, which means it supports object-oriented, procedural, and functional programming paradigms. Java is object-oriented, which means that it is designed to support classes and objects. Java is a dynamically typed language, which means that the type of variables are not determined at compile time. Java is also a multi-paradigm language, which means it supports more than one programming paradigm. Java is also a very lightweight language, which means that it is a very low level language compared to other popular"]}

指令调优 (2B-it)

在新的终端会话中，使用 curl 与模型聊天：

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

以下输出显示了模型响应的示例：

{"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"]}

（可选）通过 Gradio 聊天界面与模型互动

在本部分中，您将构建一个网页聊天应用，可让您与指令调优模型互动。为简单起见，本部分仅介绍使用 2B-it 模型的测试方法。

Gradio 是一个 Python 库，它具有一个可为聊天机器人创建界面的 ChatInterface 封装容器。

部署聊天界面

在 Cloud Shell 中，将以下清单保存为 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

应用清单：
```
kubectl apply -f gradio.yaml
```

等待部署成为可用状态：

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

使用聊天界面

在 Cloud Shell 中，运行以下命令：
```
kubectl port-forward service/gradio 8080:8080
```
这会创建从 Cloud Shell 到 Gradio 服务的端口转发。
点击 Cloud Shell 任务栏右上角的 网页预览按钮。点击在端口 8080 上预览。浏览器中会打开一个新的标签页。
使用 Gradio 聊天界面与 Gemma 互动。添加提示，然后点击提交。

问题排查

如果您收到 Empty reply from server 消息，则容器可能尚未完成模型数据下载。再次检查 Pod 的日志中是否包含 Connected 消息，该消息表明模型已准备好进行应用。
如果您看到 Connection refused，请验证您的端口转发已启用。

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

删除已部署的资源

为避免因您在本指南中创建的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请运行以下命令：

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

后续步骤

详细了解 GKE 中的 GPU。
查看 GitHub 中的示例代码，了解如何在其他加速器（包括 A100 和 H100 GPU）上将 Gemma 与 vLLM 搭配使用。
了解如何在 Autopilot 中部署 GPU 工作负载。
了解如何在 Standard 中部署 GPU 工作负载。
浏览 vLLM GitHub 代码库和文档。
探索 Vertex AI Model Garden。
了解如何使用 GKE 平台编排功能运行经过优化的 AI/机器学习工作负载。

通过 vLLM 使用 GKE 中的 GPU 应用 Gemma 开放模型

背景

Gemma

GPU

vLLM

目标

准备工作

检查角色

授予角色

获取对模型的访问权限

签署许可同意协议

生成一个访问令牌

准备环境

创建和配置 Google Cloud 资源

创建 GKE 集群和节点池

Autopilot

标准

为 Hugging Face 凭据创建 Kubernetes Secret

部署 vLLM

Gemma 2B-it

Gemma 7B-it

Gemma 2B

Gemma 7B

应用模型

设置端口转发

使用 curl 与模型互动

预训练 (2B)

指令调优 (2B-it)

（可选）通过 Gradio 聊天界面与模型互动

部署聊天界面

使用聊天界面

问题排查

清理

删除已部署的资源

后续步骤