Entrega Gemma con TPU en GKE con JetStream

Autopilot Estándar

En esta guía, se muestra cómo entregar un modelo de lenguaje grande (LLM) Gemma que usa unidades de procesamiento tensorial (TPU) en Google Kubernetes Engine (GKE) conJetStream a travésMaxText . En esta guía, descargarás los pesos del modelo de Gemma 7B con sus parámetros en Cloud Storage y, luego, los implementarás en un clúster de GKE en modo Autopilot oEstándar con un contenedor que ejecuta JetStream.

Esta guía es un buen punto de partida si necesitas la escalabilidad, la resiliencia y la rentabilidad que ofrecen las funciones de Kubernetes cuando implementas tu modelo en JetStream.

Formación

Con la entrega de Gemma con TPU en GKE con JetStream, puedes compilar una solución de entrega sólida y lista para la producción con todos los beneficios de Kubernetes administrado, incluida la rentabilidad, escalabilidad y disponibilidad mayor. En esta sección, se describen las tecnologías clave que se usan en este instructivo.

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 en el caso de tareas especializadas.

Para obtener más información, consulta la documentación de Gemma.

TPU

Las TPU son circuitos integrados personalizados específicos de aplicaciones (ASIC) de Google que se usan para acelerar el aprendizaje automático y los modelos de IA compilados con frameworks como el siguiente:TensorFlow, PyTorch yJAX.

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

Obtén información sobre la disponibilidad actual de la versión de TPU con la arquitectura del sistema de Cloud TPU.
Obtén información sobre las TPU en GKE.

En este instructivo se aborda la entrega del modelo Gemma 7B. GKE implementa el modelo en los nodos TPUv5e de host único con topologías de TPU configuradas según los requisitos del modelo para entregar mensajes con baja latencia.

JetStream

JetStream es un framework de entrega de inferencia de código abierto que desarrolla Google. JetStream permite la inferencia de alto rendimiento, alta capacidad de procesamiento y con optimización de memoria en TPU y GPU. Proporciona optimizaciones de rendimiento avanzadas, incluidas técnicas de procesamiento por lotes y de cuantización continuas, para facilitar la implementación de LLM. JetStream permite que PyTorch/XLA y JAX TPU entregue un rendimiento óptimo.

Para obtener más información sobre estas optimizaciones, consulta los repositorios de proyectos de JetStream PyTorch y JetStream MaxText.

MaxText

MaxText es una implementación de LLM JAX escalable y adaptable, compilada en bibliotecas JAX de código abierto como Flax, Orbax y Optax. La implementación de LLM solo de decodificador de MaxText se escribe en Python. Aprovecha en gran medida el compilador XLA para lograr un alto rendimiento sin necesidad de compilar kernels personalizados.

Para obtener más información sobre los modelos y tamaños de parámetros más recientes que admite MaxText, consulta el repositorio del proyecto de MaxtText.

Objetivos

Este instructivo está dirigido a clientes de IA generativa que usan JAX, usuarios nuevos o existentes de GKE, ingenieros de AA, ingenieros de MLOps (DevOps) o administradores de plataformas interesados en usar las funciones de organización de contenedores de Kubernetes para entrega de LLM.

En este instructivo, se abarcan los siguientes pasos:

Prepara un clúster de GKE en modo Autopilot o Estándar con la topología de TPU recomendada según las características del modelo.
Implementa componentes de JetStream en GKE.
Obtén y publica el modelo ajustado por instrucciones de Gemma 7B.
Entrega el modelo publicado y, luego, interactúa con él.

Arquitectura

En esta sección, se describe la arquitectura de GKE que se usa en este instructivo. La arquitectura consta de un clúster de GKE en modo Autopilot o Estándar que aprovisiona TPU y aloja componentes de JetStream para implementar y entregar los modelos.

En el siguiente diagrama, se muestran los componentes de esta arquitectura:

Arquitectura del clúster de GKE con grupos de nodos TPU de host único que contienen los componentes HTTP de Maxengine y Max.

Esta arquitectura incluye los siguientes componentes:

Un clúster regional de GKE en modo Autopilot o Estándar.
Dos grupos de nodos de porción de TPU de host único que alojan la implementación de JetStream.
El componente de Service distribuye el tráfico entrante a todas las réplicas de JetStream HTTP.
JetStream HTTP es un servidor HTTP que acepta solicitudes como wrapper del formato requerido de JetStream y las envía al cliente GRPC de JetStream.
Maxengine es un servidor de JetStream que ejecuta inferencias con procesamiento por lotes continuo.

Antes de comenzar

Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

Ir al selector de proyectos

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API necesaria.

Habilita la API

En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

Ir al selector de proyectos

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API necesaria.

Habilita la API

Asegúrate de tener los siguientes roles en el proyecto: roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin
Verifica los roles
1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.
  Ir a IAM
2. Selecciona el proyecto.
3. En la columna Principal, busca la fila que tiene tu dirección de correo electrónico.
  
  Si tu dirección de correo electrónico no está en esa columna, no tienes ningún rol.
4. En la columna Función de la fila con la dirección de correo electrónico, verifica si la lista de roles incluye los roles necesarios.
Otorga los roles
1. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.
  Ir a IAM
2. Selecciona el proyecto.
3. Haz clic en Grant access.
4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu dirección de correo electrónico.
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.

Asegúrate de tener suficiente cuota para ocho chips TPU v5e PodSlice Lite. En este instructivo, usarás instancias bajo demanda.
Crea una cuenta de Kaggle, si todavía no tienes una.

Obtén acceso al modelo

A fin de obtener acceso al modelo de Gemma para la implementación en GKE, primero debes firmar el acuerdo de consentimiento de licencia.

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

Accede a la página de consentimiento del modelo de Gemma en Kaggle.com.
Accede a Kaggle si aún no lo hiciste.
Haz clic en Solicitar acceso.
En la sección Elegir cuenta para el consentimiento, selecciona Verificar mediante la cuenta de Kaggle para usar tu cuenta de Kaggle para obtener el 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 descargará un archivo con el nombre kaggle.json.

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 CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export BUCKET_NAME=BUCKET_NAME
export REGION=REGION
export LOCATION=LOCATION
```
Reemplaza los siguientes valores:
- PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
- CLUSTER_NAME: Es el nombre del clúster de GKE.
- BUCKET_NAME: Es el nombre de tu bucket de Cloud Storage. No es necesario especificar el prefijo gs://.
- REGION_NAME: La región en la que se encuentran el clúster de GKE, el bucket de Cloud Storage y los nodos TPU. La región contiene zonas en las que los tipos de máquinas de TPU v5e están disponibles (por ejemplo, us-west1, us-west4, us-central1, us-east1, us-east5 o europe-west4).
- (Solo clúster estándar) LOCATION: Es la zona en la que los recursos de TPU están disponibles (por ejemplo, us-west4-a). Para los clústeres en modo Autopilot, no necesitas especificar la zona, solo la región.

Crea y configura recursos de Google Cloud

Sigue estas instrucciones para crear los recursos necesarios.

Crea un clúster de GKE

Puedes entregar Gemma en TPU en un clúster de GKE Autopilot o Estándar. Te recomendamos que uses un clúster en modo 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=1.29

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

Estándar

Crea un clúster de GKE Estándar regional que use la federación de identidades para cargas de trabajo en GKE.

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --enable-ip-alias \
    --machine-type=e2-standard-4 \
    --num-nodes=2 \
    --release-channel=rapid \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --location=${REGION}

La creación del clúster puede tomar varios minutos.

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

gcloud container node-pools create gemma-7b-tpu-nodepool \
  --cluster=${CLUSTER_NAME} \
  --machine-type=ct5lp-hightpu-8t \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --num-nodes=2 \
  --region=${REGION} \
  --node-locations=${LOCATION}

GKE crea un grupo de nodos TPU v5e con una topología 2x4 y dos nodos.

Crea un bucket de Cloud Storage

En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

gcloud storage buckets create gs://${BUCKET_NAME} --location=${REGION}

Esto crea un bucket de Cloud Storage para almacenar los archivos del modelo que descargas de Kaggle.

Sube el token de acceso a Cloud Shell

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

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

Crea un secreto de Kubernetes para las credenciales de Docker

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

Configura el acceso a tus cargas de trabajo con la federación de identidades para cargas de trabajo en GKE

Asigna una Cuenta de servicio de Kubernetes a la aplicación y configúrala para que actúe como una cuenta de servicio de IAM.

Crea una cuenta de servicio de IAM para tu aplicación:
```
gcloud iam service-accounts create wi-jetstream
```

Agrega una vinculación de política de IAM para que tu cuenta de servicio de IAM administre Cloud Storage:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member "serviceAccount:wi-jetstream@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
    --role roles/storage.objectUser

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member "serviceAccount:wi-jetstream@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
    --role roles/storage.insightsCollectorService

Para permitir que la cuenta de servicio de Kubernetes actúe en nombre de la cuenta de servicio de IAM, agrega una vinculación de política de IAM entre las dos. Esta vinculación permite que la cuenta de servicio de Kubernetes actúe como la cuenta de servicio de IAM.
```
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding wi-jetstream@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/iam.workloadIdentityUser \
    --member "serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/default]"
```

Anota la cuenta de servicio de Kubernetes con la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio de IAM.

kubectl annotate serviceaccount default \
    iam.gke.io/gcp-service-account=wi-jetstream@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

Convierte los puntos de control del modelo

En esta sección, crearás un trabajo para llevar a cabo la siguiente acción:

Descarga el punto de control base de Orbax desde Kaggle.
Sube el punto de control a un bucket de Cloud Storage.
Convierte el punto de control en un punto de control compatible con MaxText.
Anula el análisis del punto de control que se usará para la entrega.

Implementa el trabajo de conversión de punto de control del modelo

Sigue estas instrucciones para descargar y convertir los archivos de punto de control del modelo Gemma 7B.

Crea el siguiente manifiesto como job-7b.yaml.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: data-loader-7b
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 30
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: inference-checkpoint
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/inference-checkpoint:v0.2.0
        args:
        - -b=BUCKET_NAME
        - -m=google/gemma/maxtext/7b-it/2
        volumeMounts:
        - mountPath: "/kaggle/"
          name: kaggle-credentials
          readOnly: true
        resources:
          requests:
            google.com/tpu: 8
          limits:
            google.com/tpu: 8
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
        cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
      volumes:
      - name: kaggle-credentials
        secret:
          defaultMode: 0400
          secretName: kaggle-secret

Aplica el manifiesto
```
kubectl apply -f job-7b.yaml
```

Visualiza los registros del trabajo:

kubectl logs -f jobs/data-loader-7b

Cuando se completa el trabajo, el resultado es similar al siguiente:

Successfully generated decode checkpoint at: gs://BUCKET_NAME/final/unscanned/gemma_7b-it/0/checkpoints/0/items
+ echo -e '\nCompleted unscanning checkpoint to gs://BUCKET_NAME/final/unscanned/gemma_7b-it/0/checkpoints/0/items'

Completed unscanning checkpoint to gs://BUCKET_NAME/final/unscanned/gemma_7b-it/0/checkpoints/0/items

Implementa JetStream

En esta sección, implementarás el contenedor de JetStream para entregar el modelo de Gemma.

Sigue estas instrucciones para implementar el modelo ajustado por instrucciones de Gemma 7B.

Crea el siguiente manifiesto jetstream-gemma-deployment.yaml:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: maxengine-server
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: maxengine-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: maxengine-server
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
        cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
      containers:
      - name: maxengine-server
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/maxengine-server:v0.2.0
        args:
        - model_name=gemma-7b
        - tokenizer_path=assets/tokenizer.gemma
        - per_device_batch_size=4
        - max_prefill_predict_length=1024
        - max_target_length=2048
        - async_checkpointing=false
        - ici_fsdp_parallelism=1
        - ici_autoregressive_parallelism=-1
        - ici_tensor_parallelism=1
        - scan_layers=false
        - weight_dtype=bfloat16
        - load_parameters_path=gs://BUCKET_NAME/final/unscanned/gemma_7b-it/0/checkpoints/0/items
        ports:
        - containerPort: 9000
        resources:
          requests:
            google.com/tpu: 8
          limits:
            google.com/tpu: 8
      - name: jetstream-http
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/jetstream-http:v0.2.0
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jetstream-http-svc
spec:
  selector:
    app: maxengine-server
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8000
    targetPort: 8000

El manifiesto establece las siguientes propiedades clave:

tokenizer_path: La ruta de acceso al tokenizador de tu modelo.
load_parameters_path: La ruta de acceso en el bucket de Cloud Storage en el que se almacenan tus puntos de control.
per_device_batch_size: Es el tamaño del lote de decodificación por dispositivo, en el que un chip TPU equivale a un dispositivo.
max_prefill_predict_length: La longitud máxima del relleno previo cuando se realiza la regresión automática.
max_target_length: La longitud máxima de la secuencia.
model_name: Es el nombre del modelo (gemma-7b).
ici_fsdp_parallelism: La cantidad de fragmentos para el paralelismo de datos fragmentados por completo (FSDP).
ici_tensor_parallelism: La cantidad de fragmentos para el paralelismo de tensor.
ici_autoregressive_parallelism: La cantidad de fragmentos para el paralelismo autorregresivo.
scan_layers: capas de análisis de marca booleana (booleana).
weight_dtype: El tipo de datos del peso (bfloat16).

Aplica el manifiesto

kubectl apply -f jetstream-gemma-deployment.yaml

Verifica la implementación:

kubectl get deployment

El resultado es similar al siguiente:

NAME                              READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
maxengine-server                  2/2     2            2           ##s

Consulta los registros del servidor HTTP para comprobar que el modelo se cargó y compiló. Es posible que el servidor tarde unos minutos en completar esta operación.

kubectl logs deploy/maxengine-server -f -c jetstream-http

El resultado es similar al siguiente:

kubectl logs deploy/maxengine-server -f -c jetstream-http

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)

Visualiza los registros de MaxEngine y comprueba que se haya completado la compilación.

kubectl logs deploy/maxengine-server -f -c maxengine-server

El resultado es similar al siguiente:

2024-03-29 17:09:08,047 - jax._src.dispatch - DEBUG - Finished XLA compilation of jit(initialize) in 0.26236414909362793 sec
2024-03-29 17:09:08,150 - root - INFO - ---------Generate params 0 loaded.---------

Entrega el modelo

En esta sección, interactuarás con el modelo.

Configura la redirección de puertos

Puedes acceder a la implementación de JetStream a través del Service de ClusterIP que creaste en el paso anterior. Solo se puede acceder a los servicios de ClusterIP desde el clúster. Por lo tanto, para acceder al servicio desde fuera del clúster, completa los siguientes pasos:

Para establecer una sesión de redirección de puertos, ejecuta el siguiente comando:

kubectl port-forward svc/jetstream-http-svc 8000:8000

Interactúa con el modelo con curl

Para comprobar que puedes acceder al servidor HTTP de JetStream, abre una terminal nueva y ejecuta el siguiente comando:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s \
localhost:8000/generate \
--data \
'{
    "prompt": "What are the top 5 programming languages",
    "max_tokens": 200
}'

La solicitud inicial puede tardar varios segundos en completarse debido a la preparación del modelo. El resultado es similar al siguiente:

{
    "response": "\nfor data science in 2023?\n\n**1. Python:**\n- Widely used for data science due to its simplicity, readability, and extensive libraries for data wrangling, analysis, visualization, and machine learning.\n- Popular libraries include pandas, scikit-learn, and matplotlib.\n\n**2. R:**\n- Statistical programming language widely used for data analysis, visualization, and modeling.\n- Popular libraries include ggplot2, dplyr, and caret.\n\n**3. Java:**\n- Enterprise-grade language with strong performance and scalability.\n- Popular libraries include Spark, TensorFlow, and Weka.\n\n**4. C++:**\n- High-performance language often used for data analytics and machine learning models.\n- Popular libraries include TensorFlow, PyTorch, and OpenCV.\n\n**5. SQL:**\n- Relational database language essential for data wrangling and querying large datasets.\n- Popular tools"
}

Interactúa con el modelo a través de una interfaz de chat de Gradio (opcional)

En esta sección, compilarás una aplicación de chat web que te permita interactuar con el modelo ajustado a instrucciones.

Gradio es una biblioteca de Python que tiene un wrapper ChatInterface de ChatInterface que crea interfaces de usuario para chatbots.

Implementa la interfaz de chat

En Cloud Shell, guarda el siguiente manifiesto YAML como 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: "512m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "512Mi"
        env:
        - name: CONTEXT_PATH
          value: "/generate"
        - name: HOST
          value: "http://jetstream-http-svc:8000"
        - name: LLM_ENGINE
          value: "max"
        - 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

Aplica el manifiesto
```
kubectl apply -f gradio.yaml
```

Espera a que la implementación esté disponible:

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

Usa la interfaz de chat

En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:
```
kubectl port-forward service/gradio 8080:8080
```
Esto crea una redirección de puertos desde Cloud Shell al servicio de Gradio.
Haz clic en el botón Vista previa en la Web, que se encuentra en la parte superior derecha de la barra de tareas de Cloud Shell. Haga clic en Vista previa en el puerto 8080. Se abrirá una pestaña nueva en el navegador.
Interactúa con Gemma con la interfaz de chat de Gradio. Agrega un mensaje y haz clic en Enviar.

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 los siguientes comandos y sigue las indicaciones:

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

gcloud iam service-accounts delete wi-jetstream@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

gcloud storage rm --recursive gs://BUCKET_NAME

¿Qué sigue?

Descubre cómo puedes ejecutar modelos de Gemma en GKE y cómo ejecutar cargas de trabajo de IA/AA optimizadas con las funciones de organización de la plataforma de GKE.
Obtén más información sobre las TPU en GKE.
Explora el repositorio de GitHub de JetStream.
Explora Vertex AI Model Garden.

Entrega Gemma con TPU en GKE con JetStream

Formación

Gemma

TPU

JetStream

MaxText

Objetivos

Arquitectura

Antes de comenzar

Verifica los roles

Otorga los roles

Obtén acceso al modelo

Firma el acuerdo de consentimiento de licencia

Genera un token de acceso

Prepare el entorno

Crea y configura recursos de Google Cloud

Crea un clúster de GKE

Autopilot

Estándar

Crea un bucket de Cloud Storage

Sube el token de acceso a Cloud Shell

Crea un secreto de Kubernetes para las credenciales de Docker

Configura el acceso a tus cargas de trabajo con la federación de identidades para cargas de trabajo en GKE

Convierte los puntos de control del modelo

Implementa el trabajo de conversión de punto de control del modelo

Implementa JetStream

Entrega el modelo

Configura la redirección de puertos

Interactúa con el modelo con curl

Interactúa con el modelo a través de una interfaz de chat de Gradio (opcional)

Implementa la interfaz de chat

Usa la interfaz de chat

Soluciona problemas

Limpia

Borra los recursos implementados

¿Qué sigue?