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GKE の TPU で JetStream と PyTorch を使用して LLM をサービングする

Autopilot Standard

このガイドでは、Google Kubernetes Engine（GKE）で Tensor Processing Unit（TPU）を使用し、JetStream と PyTorch で大規模言語モデル（LLM）をサービングする方法について説明します。このガイドでは、モデルの重みを Cloud Storage にダウンロードし、JetStream を実行するコンテナを使用して GKE Autopilot または Standard クラスタにデプロイします。

モデルを JetStream にデプロイするときに Kubernetes の機能によって実現されるスケーラビリティ、復元力、費用対効果が必要な場合は、このガイドが適しています。

このガイドは、PyTorch を使用している生成 AI をご利用のお客様、GKE の新規または既存のユーザー、ML エンジニア、MLOps（DevOps）エンジニア、LLM のサービングに Kubernetes コンテナのオーケストレーション機能を使用することに関心をお持ちのプラットフォーム管理者を対象としています。

背景

GKE で TPU を使用して JetStream で LLM をサービングすることで、マネージド Kubernetes のメリット（費用効率、スケーラビリティ、高可用性など）をすべて活用した、プロダクションレディな堅牢なサービングソリューションを構築できます。このセクションでは、このチュートリアルで使用されている重要なテクノロジーについて説明します。

TPU について

TPU は、Google が独自に開発した特定用途向け集積回路（ASIC）であり、TensorFlow、PyTorch、JAX などのフレームワークを使用して構築された ML モデルと AI モデルを高速化するために使用されます。

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

Cloud TPU システムアーキテクチャで、現在の TPU バージョンの可用性について学習する。
GKE の TPU についてを確認する。

このチュートリアルでは、さまざまな LLM モデルのサービングについて説明します。GKE は、低レイテンシでプロンプトをサービングするモデルの要件に基づいて構成された TPU トポロジを使用して、単一ホストの TPUv5e ノードにモデルをデプロイします。

JetStream について

JetStream は、Google が開発したオープンソースの推論サービングフレームワークです。JetStream を使用すると、TPU と GPU で高性能、高スループット、メモリ最適化された推論が可能になります。JetStream では、連続バッチ処理、KV キャッシュの最適化、量子化手法などの高度なパフォーマンス最適化により、LLM を簡単にデプロイできます。JetStream では、PyTorch / XLA と JAX TPU のサービングにより、最適なパフォーマンスを実現できます。

連続的なバッチ処理

連続的バッチ処理は、受信した推論リクエストを動的にバッチにグループ化し、レイテンシを短縮してスループットを向上させる手法です。

KV キャッシュの量子化

KV キャッシュの量子化では、アテンションメカニズムで使用される Key-Value キャッシュを圧縮して、メモリ要件を削減します。

Int8 重み量子化

Int8 重み量子化では、モデル重みの精度を 32 ビットの浮動小数点数から 8 ビットの整数にすることで、計算速度を向上させ、メモリ使用量を削減しています。

これらの最適化の詳細については、JetStream PyTorch と JetStream MaxText のプロジェクトリポジトリをご覧ください。

PyTorch について

PyTorch は、Meta によって開発されたオープンソースの ML フレームワークで、現在は Linux Foundation 傘下にあります。PyTorch は、テンソル計算やディープニューラルネットワークなどの高度な機能を提供します。

目標

モデルの特性に基づいて推奨される TPU トポロジを持つ GKE Autopilot または Standard クラスタを準備します。
GKE に JetStream コンポーネントをデプロイします。
モデルを取得して公開します。
公開されたモデルをサービングして操作します。

アーキテクチャ

このセクションでは、このチュートリアルで使用する GKE アーキテクチャについて説明します。このアーキテクチャには、TPU をプロビジョニングし、モデルをデプロイしてサービングするための JetStream コンポーネントをホストする GKE Autopilot または Standard クラスタが含まれています。

次の図は、このアーキテクチャのコンポーネントを示しています。

JetStream-PyTorch コンポーネントと JetStream HTTP コンポーネントを含む単一ホスト TPU ノードプールを使用した GKE クラスタのアーキテクチャ。

このアーキテクチャには次のコンポーネントが含まれています。

GKE Autopilot または Standard リージョンクラスタ。
JetStream デプロイをホストする 2 つの単一ホスト TPU スライスノードプール。
Service コンポーネントは、インバウンドトラフィックをすべての JetStream HTTP レプリカに分散します。
JetStream HTTP は、JetStream の必須フォーマットのラッパーとしてリクエストを受け取り、JetStream の GRPC クライアントに送信する HTTP サーバーです。
JetStream-PyTorch は、継続的バッチ処理で推論を行う JetStream サーバーです。

始める前に

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

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  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.
  [IAM] に移動
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3. [ アクセスを許可] をクリックします。
4. [新しいプリンシパル] フィールドに、ユーザー ID を入力します。これは通常、Google アカウントのメールアドレスです。
5. [ロールを選択] リストでロールを選択します。
6. 追加のロールを付与するには、 [別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
7. [保存] をクリックします。

8 個の TPU v5e PodSlice Lite チップに十分な割り当てがあることを確認します。このチュートリアルでは、オンデマンドインスタンスを使用します。
Hugging Face トークンを作成します（まだ作成していない場合）。

モデルへのアクセス権を取得する

GKE へのデプロイ用に Hugging Face のさまざまなモデルにアクセスする

Gemma 7B-it

GKE にデプロイするために Gemma モデルへのアクセス権を取得するには、まずライセンス同意契約に署名する必要があります。

Hugging Face の Gemma モデルの同意ページにアクセスします。
Hugging Face にログインします（まだログインしていない場合）。
モデルの利用規約を確認して同意します。

Llama 3 8B

GKE にデプロイするために Llama 3 モデルへのアクセス権を取得するには、まず、ライセンス同意契約に署名する必要があります。

Hugging Face の Llama 3 モデルの同意ページにアクセスします。
Hugging Face にログインします（まだログインしていない場合）。
モデルの利用規約を確認して同意します。

環境を準備する

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

Cloud Shell を使用して環境を設定するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールで、Google Cloud コンソールの [Cloud Shell をアクティブにする] をクリックして、Cloud Shell セッションを起動します。これにより、Google Cloud コンソールの下部ペインでセッションが起動されます。
デフォルトの環境変数を設定します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export BUCKET_NAME=BUCKET_NAME
export REGION=REGION
export LOCATION=LOCATION
export CLUSTER_VERSION=CLUSTER_VERSION
```
次の値を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud のプロジェクト ID。
- CLUSTER_NAME: GKE クラスタの名前。
- BUCKET_NAME: Cloud Storage バケットの名前。gs:// プレフィックスを指定する必要はありません。
- REGION: GKE クラスタ、Cloud Storage バケット、TPU ノードが配置されているリージョン。これは、TPU v5e マシンタイプを使用できるゾーン（us-west1、us-west4、us-central1、us-east1、us-east5、europe-west4 など）が含まれているリージョンです。Autopilot クラスタの場合は、選択したリージョンに十分な TPU v5e ゾーンリソースがあることを確認してください。
- （Standard クラスタのみ）LOCATION: TPU リソースが使用可能なゾーン（us-west4-a など）。Autopilot クラスタの場合は、リージョンのみを指定します。ゾーンを指定する必要はありません。
- CLUSTER_VERSION: GKE バージョン。使用するマシンタイプをサポートしている必要があります。デフォルトの GKE バージョンは、ターゲット TPU で利用できない場合があります。TPU マシンタイプで使用できる最小 GKE バージョンのリストについては、GKE での TPU の可用性をご覧ください。

Google Cloud リソースを作成して構成する

次の手順に沿って、必要なリソースを作成します。

GKE クラスタを作成する

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

Autopilot

Autopilot GKE クラスタを作成します。

gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --cluster-version=CLUSTER_VERSION

Standard

Workload Identity Federation for GKE を使用するリージョン GKE Standard クラスタを作成します。

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --enable-ip-alias \
    --machine-type=e2-standard-4 \
    --num-nodes=2 \
    --cluster-version=CLUSTER_VERSION \
    --workload-pool=PROJECT_ID.svc.id.goog \
    --location=REGION

クラスタの作成には数分かかることもあります。

2x4 トポロジと 2 つのノードを持つ TPU v5e ノードプールを作成します。

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

Cloud Storage バケットを作成する

変換されたチェックポイントを保存する Cloud Storage バケットを作成します。

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

Cloud Shell で Hugging Face CLI トークンを生成する

Hugging Face トークンをまだ生成していない場合は、新しいトークンを生成します。

[Your Profile] > [Settings] > [Access Tokens] の順にクリックします。
[New Token] をクリックします。
任意の名前と、少なくとも Read ロールを指定します。
[Generate a token] をクリックします。
モデルの Hugging Face リポジトリに対する読み取りアクセス権を取得するには、アクセストークンの権限を編集します。
トークンをクリップボードにコピーします。

Hugging Face の認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

Cloud Shell で、次の操作を行います。

クラスタと通信を行うように kubectl を構成します。

gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME --location=REGION

Hugging Face の認証情報を保存する Secret を作成します。
```
kubectl create secret generic huggingface-secret \
    --from-literal=HUGGINGFACE_TOKEN=HUGGINGFACE_TOKEN
```
HUGGINGFACE_TOKEN は、Hugging Face トークンに置き換えます。

Workload Identity Federation for GKE を使用してワークロードアクセスを構成する

アプリケーションに Kubernetes ServiceAccount を割り当て、IAM サービスアカウントとして機能するようにその Kubernetes ServiceAccount を構成します。

アプリケーションの IAM サービスアカウントを作成します。
```
gcloud iam service-accounts create wi-jetstream
```

Cloud Storage を管理する IAM サービスアカウントの IAM ポリシーバインディングを追加します。

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

2 つのサービスアカウントの間に IAM ポリシーバインディングを追加して、Kubernetes ServiceAccount が IAM サービスアカウントの権限を借用できるようにします。このバインドにより、Kubernetes ServiceAccount が IAM サービスアカウントとして機能します。
```
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]"
```
Kubernetes サービスアカウントに IAM サービスアカウントのメールアドレスでアノテーションを付けます。
```
kubectl annotate serviceaccount default \
    iam.gke.io/gcp-service-account=wi-jetstream@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```

モデルのチェックポイントを変換する

このセクションでは、次の処理を行う Job を作成します。

Hugging Face から基本チェックポイントをローカルディレクトリにダウンロードします。
チェックポイントを JetStream-Pytorch 対応のチェックポイントに変換します。
チェックポイントを Cloud Storage バケットにアップロードします。

モデルのチェックポイント変換 Job をデプロイする

Gemma 7B-it

Gemma 7B モデルのチェックポイントファイルをダウンロードして変換します。

次のマニフェストを job-checkpoint-converter.yaml として保存します。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: checkpoint-converter
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 30
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: inference-checkpoint
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/inference-checkpoint:v0.2.3
        args:
        - -s=jetstream-pytorch
        - -m=google/gemma-7b-it-pytorch
        - -o=gs://BUCKET_NAME/pytorch/gemma-7b-it/final/bf16/
        - -n=gemma
        - -q=False
        - -h=True
        volumeMounts:
        - mountPath: "/huggingface/"
          name: huggingface-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: huggingface-credentials
        secret:
          defaultMode: 0400
          secretName: huggingface-secret

Llama 3 8B

Llama 3 8B モデルのチェックポイントファイルをダウンロードして変換します。

次のマニフェストを job-checkpoint-converter.yaml として保存します。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: checkpoint-converter
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 30
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: inference-checkpoint
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/inference-checkpoint:v0.2.3
        args:
        - -s=jetstream-pytorch
        - -m=meta-llama/Meta-Llama-3-8B
        - -o=gs://BUCKET_NAME/pytorch/llama-3-8b/final/bf16/
        - -n=llama-3
        - -q=False
        - -h=True
        volumeMounts:
        - mountPath: "/huggingface/"
          name: huggingface-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: huggingface-credentials
        secret:
          defaultMode: 0400
          secretName: huggingface-secret

BUCKET_NAME は、前に作成した GSBucket に置き換えます。
```
sed -i "s|BUCKET_NAME|BUCKET_NAME|g" job-checkpoint-converter.yaml
```
次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f job-checkpoint-converter.yaml
```
Job のスケジューリングを行う Pod が実行を開始するまで待ちます。
```
kubectl get pod -w
```
出力は次のようになります。処理には数分かかることがあります。
```
NAME                        READY   STATUS              RESTARTS   AGE
checkpoint-converter-abcd   0/1     ContainerCreating   0          28s
checkpoint-converter-abcd   1/1     Running             0          51s
```
Autopilot クラスタの場合、必要な TPU リソースのプロビジョニングに数分かかることがあります。

Job のログを表示して、Job が完了したことを確認します。

kubectl logs -f jobs/checkpoint-converter

Job が完了すると、出力は次のようになります。

Completed uploading converted checkpoint from local path /pt-ckpt/ to GSBucket gs://BUCKET_NAME/pytorch/<model_name>/final/bf16/"

JetStream をデプロイする

JetStream コンテナをデプロイしてモデルをサービングします。

次のマニフェストを jetstream-pytorch-deployment.yaml として保存します。

Gemma 7B-it

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: jetstream-pytorch-server
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: jetstream-pytorch-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: jetstream-pytorch-server
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
        cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
      containers:
      - name: jetstream-pytorch-server
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/jetstream-pytorch-server:v0.2.3
        args:
        - --size=7b
        - --model_name=gemma
        - --batch_size=32
        - --max_cache_length=2048
        - --quantize_weights=False
        - --quantize_kv_cache=False
        - --tokenizer_path=/models/pytorch/gemma-7b-it/final/bf16/tokenizer.model
        - --checkpoint_path=/models/pytorch/gemma-7b-it/final/bf16/model.safetensors
        ports:
        - containerPort: 9000
        volumeMounts:
        - name: gcs-fuse-checkpoint
          mountPath: /models
          readOnly: true
        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:v0.2.2
        ports:
        - containerPort: 8000
      volumes:
      - name: gcs-fuse-checkpoint
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          readOnly: true
          volumeAttributes:
            bucketName: BUCKET_NAME
            mountOptions: "implicit-dirs"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jetstream-svc
spec:
  selector:
    app: jetstream-pytorch-server
  ports:
  - protocol: TCP
    name: jetstream-http
    port: 8000
    targetPort: 8000

Llama 3 8B

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: jetstream-pytorch-server
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: jetstream-pytorch-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: jetstream-pytorch-server
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
        cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
      containers:
      - name: jetstream-pytorch-server
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/jetstream-pytorch-server:v0.2.3
        args:
        - --size=8b
        - --model_name=llama-3
        - --batch_size=32
        - --max_cache_length=2048
        - --quantize_weights=False
        - --quantize_kv_cache=False
        - --tokenizer_path=/models/pytorch/llama-3-8b/final/bf16/tokenizer.model
        - --checkpoint_path=/models/pytorch/llama-3-8b/final/bf16/model.safetensors
        ports:
        - containerPort: 9000
        volumeMounts:
        - name: gcs-fuse-checkpoint
          mountPath: /models
          readOnly: true
        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:v0.2.2
        ports:
        - containerPort: 8000
      volumes:
      - name: gcs-fuse-checkpoint
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          readOnly: true
          volumeAttributes:
            bucketName: BUCKET_NAME
            mountOptions: "implicit-dirs"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jetstream-svc
spec:
  selector:
    app: jetstream-pytorch-server
  ports:
  - protocol: TCP
    name: jetstream-http
    port: 8000
    targetPort: 8000

このマニフェストでは、次の主要なプロパティが設定されています。

size: モデルのサイズ。
model_name: モデル名（gemma、llama-3）。
batch_size: デバイスごとのデコードバッチサイズ。1 つの TPU チップは 1 つのデバイスに相当します。
max_cache_length: kv キャッシュの最大長。
quantize_weights: チェックポイントが量子化されているかどうか。
quantize_kv_cache: kv キャッシュが量子化されているかどうか。
tokenizer_path: モデルのトークナイザファイルのパス。
checkpoint_path: チェックポイントのパス。

BUCKET_NAME は、前に作成した GSBucket に置き換えます。

sed -i "s|BUCKET_NAME|BUCKET_NAME|g" jetstream-pytorch-deployment.yaml

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f jetstream-pytorch-deployment.yaml
```
Deployment を確認します。
```
kubectl get deployment
```
出力は次のようになります。
```
NAME                              READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
jetstream-pytorch-server          2/2     2            2           ##s
```
Autopilot クラスタの場合、必要な TPU リソースのプロビジョニングに数分かかることがあります。

HTTP サーバーログを表示して、モデルが読み込まれ、コンパイルされていることを確認します。このオペレーションが完了するまでに数分かかることがあります。

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

出力は次のようになります。

kubectl logs deploy/jetstream-pytorch-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)

JetStream-PyTorch サーバーログを表示し、コンパイルが完了したことを確認します。

kubectl logs deploy/jetstream-pytorch-server -f -c jetstream-pytorch-server

出力は次のようになります。

Started jetstream_server....
2024-04-12 04:33:37,128 - root - INFO - ---------Generate params 0 loaded.---------

モデルをサービングする

このセクションでは、モデルを操作します。

ポート転送をセットアップする

JetStream Deployment には、前の手順で作成した ClusterIP Service を介してアクセスできます。ClusterIP Service にはクラスタ内からのみアクセスできます。したがって、クラスタの外部から Service にアクセスするには、次の手順を完了します。

ポート転送セッションを確立するには、次のコマンドを実行します。

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

curl を使用してモデルを操作する

新しいターミナルを開いて次のコマンドを実行し、JetStream HTTP サーバーにアクセスできることを確認します。

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

モデルのウォームアップにより、最初のリクエストが完了するまでに数秒かかることがあります。出力は次のようになります。

{
    "response": " for data science in 2023?\n\n**1. Python:**\n- Widely used for data science due to its readability, extensive libraries (pandas, scikit-learn), and integration with other tools.\n- High demand for Python programmers in data science roles.\n\n**2. R:**\n- Popular choice for data analysis and visualization, particularly in academia and research.\n- Extensive libraries for statistical modeling and data wrangling.\n\n**3. Java:**\n- Enterprise-grade platform for data science, with strong performance and scalability.\n- Widely used in data mining and big data analytics.\n\n**4. SQL:**\n- Essential for data querying and manipulation, especially in relational databases.\n- Used for data analysis and visualization in various industries.\n\n**5. Scala:**\n- Scalable and efficient for big data processing and machine learning models.\n- Popular in data science for its parallelism and integration with Spark and Spark MLlib."
}

問題のトラブルシューティング

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

クリーンアップ

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

デプロイされたリソースを削除する

このガイドで作成したリソースに対して Google Cloud アカウントで課金されないようにするには、次のコマンドを実行し、プロンプトに従います。

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

次のステップ

GKE で Gemma モデルを実行する方法と、GKE プラットフォームのオーケストレーション機能を使用して最適化された AI / ML ワークロードを実行する方法を確認する。
GKE の TPU の詳細を確認する。
JetStream の GitHub リポジトリを確認する。
Vertex AI Model Garden を確認する。

GKE の TPU で JetStream と PyTorch を使用して LLM をサービングする

背景

TPU について

JetStream について

PyTorch について

目標

アーキテクチャ

始める前に

Check for the roles

Grant the roles

モデルへのアクセス権を取得する

Gemma 7B-it

Llama 3 8B

環境を準備する

Google Cloud リソースを作成して構成する

GKE クラスタを作成する

Autopilot

Standard

Cloud Storage バケットを作成する

Cloud Shell で Hugging Face CLI トークンを生成する

Hugging Face の認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

Workload Identity Federation for GKE を使用してワークロード アクセスを構成する

モデルのチェックポイントを変換する

モデルのチェックポイント変換 Job をデプロイする

Gemma 7B-it

Llama 3 8B

JetStream をデプロイする

Gemma 7B-it

Llama 3 8B

モデルをサービングする

ポート転送をセットアップする

curl を使用してモデルを操作する

問題のトラブルシューティング

クリーンアップ

デプロイされたリソースを削除する

次のステップ

Workload Identity Federation for GKE を使用してワークロードアクセスを構成する