GKE で複数の GPU を使用して LLM を提供する

Autopilot Standard

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このチュートリアルでは、効率的でスケーラブルな推論を行うために、Google Kubernetes Engine（GKE）で複数の GPU を使用して、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。このチュートリアルでは、複数の L4 GPU を使用する GKE クラスタを作成し、次のいずれかのモデルを処理する GKE インフラストラクチャを準備します。

• Llama 3 70b
• Mixtral 8x7b
• Falcon 40b

GPU の数はモデルのデータ形式によって異なります。このチュートリアルでは、各モデルで 2 つの L4 GPU を使用します。詳細については、GPU の量の計算をご覧ください。

GKE でこのチュートリアルを始める前に、GKE での GPU についてをご覧ください。

目標

このチュートリアルは、LLM を提供するために GKE オーケストレーション機能を使用する MLOps または DevOps エンジニア、またはプラットフォーム管理者を対象としています。

このチュートリアルでは、次の手順について説明します。

1. クラスタとノードプールを作成する。
2. ワークロードを準備する。
3. ワークロードをデプロイする。
4. LLM インターフェースを操作する。

始める前に

始める前に、次の作業が完了していることを確認してください。

• Google Kubernetes Engine API を有効にする。
Google Kubernetes Engine API の有効化
• このタスクに Google Cloud CLI を使用する場合は、gcloud CLI をインストールして初期化する。すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、gcloud components update を実行して最新のバージョンを取得する。
  注: gcloud CLI がすでにインストールされている場合には、必ず compute/region と compute/zone のプロパティを設定してください。デフォルトのロケーションを設定することで、gcloud CLI のエラー（One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location など）を防止できます。

• モデルによっては追加の要件があります。次の要件を満たしていることを確認してください。

  • Hugging Face からモデルにアクセスするには、HuggingFace トークンを使用します。
  • Mixtral 8x7b モデルの場合 - Mistral Mixtral モデルの条件に同意します。
  • Llama 3 70b モデルの場合 - Meta Llama モデルの有効なライセンスがあることを確認します。
  警告: Llama モデルへのアクセスと承認の取得には、最大 3 日かかることがあります。

環境を準備する

1. Google Cloud コンソールで、Cloud Shell インスタンスを起動します。
   Cloud Shell を開く

2. 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 REGION=us-central1
   

   PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

   注: チュートリアルの実行中に Cloud Shell インスタンスが切断された場合は、上記の手順を繰り返してください。

GKE クラスタとノードプールを作成する

GKE Autopilot クラスタまたは GKE Standard クラスタの GPU で LLM を提供できます。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

1. Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

   gcloud container clusters create-auto l4-demo \
     --project=${PROJECT_ID} \
     --region=${REGION} \
     --release-channel=rapid
   

   GKE は、デプロイされたワークロードからのリクエストに応じた CPU ノードと GPU ノードを持つ Autopilot クラスタを作成します。

2. 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 l4-demo --region=${REGION}
   

Standard

1. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、GKE 用 Workload Identity 連携を使用する Standard クラスタを作成します。

   gcloud container clusters create l4-demo --location ${REGION} \
     --workload-pool ${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
     --enable-image-streaming \
     --node-locations=$REGION-a \
     --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
     --machine-type n2d-standard-4 \
     --num-nodes 1 --min-nodes 1 --max-nodes 5 \
     --release-channel=rapid
   

   注: --node-locations フラグは、選択したリージョンに基づいて調整する必要があります。us-central1 リージョンを変更する場合は、使用可能な L4 GPU ゾーンを確認してください。

   クラスタの作成には数分かかることもあります。

2. 次のコマンドを実行して、クラスタのノードプールを作成します。

   gcloud container node-pools create g2-standard-24 --cluster l4-demo \
     --accelerator type=nvidia-l4,count=2,gpu-driver-version=latest \
     --machine-type g2-standard-24 \
     --enable-autoscaling --enable-image-streaming \
     --num-nodes=0 --min-nodes=0 --max-nodes=3 \
     --node-locations $REGION-a,$REGION-c --region $REGION --spot
   

   GKE は、LLM 用に次のリソースを作成します。

   • Google Kubernetes Engine（GKE）Standard エディションの一般公開クラスタ。
   • 0 ノードにスケールダウンされた g2-standard-24 マシンタイプのノードプール。GPU をリクエストする Pod を起動するまで、GPU の料金は発生しません。このノードプールは Spot VM をプロビジョニングします。Spot VM はデフォルトの標準の Compute Engine VM よりも低価格ですが、可用性は保証されません。オンデマンド VM を使用するには、このコマンドから --spot フラグと text-generation-inference.yaml 構成の cloud.google.com/gke-spot ノードセレクタを削除します。

3. 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 l4-demo --region=${REGION}
   

ワークロードを準備する

次のセクションでは、使用するモデルに応じてワークロードを設定する方法について説明します。

Llama 3 70b

1. デフォルトの環境変数を設定します。

   export HF_TOKEN=HUGGING_FACE_TOKEN
   

   HUGGING_FACE_TOKEN は、HuggingFace トークンに置き換えます。

2. HuggingFace トークン用の Kubernetes Secret を作成します。

   kubectl create secret generic l4-demo \
       --from-literal=HUGGING_FACE_TOKEN=${HF_TOKEN} \
       --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
   

3. 次の text-generation-inference.yaml マニフェストを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: llm
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: llm
     template:
       metadata:
         labels:
           app: llm
       spec:
         containers:
         - name: llm
           image: us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu124.2-3.ubuntu2204.py311
           resources:
             requests:
               cpu: "10"
               memory: "60Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
             limits:
               cpu: "10"
               memory: "60Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
           - name: NUM_SHARD
             value: "2"
           - name: MAX_INPUT_TOKENS
             value: "2048"
           - name: PORT
             value: "8080"
           - name: QUANTIZE
             value: bitsandbytes-nf4
           - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: l4-demo
                 key: HUGGING_FACE_TOKEN
           volumeMounts:
             - mountPath: /dev/shm
               name: dshm
             - mountPath: /data
               name: ephemeral-volume
         volumes:
           - name: dshm
             emptyDir:
                 medium: Memory
           - name: ephemeral-volume
             ephemeral:
               volumeClaimTemplate:
                 metadata:
                   labels:
                     type: ephemeral
                 spec:
                   accessModes: ["ReadWriteOnce"]
                   storageClassName: "premium-rwo"
                   resources:
                     requests:
                       storage: 150Gi
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-accelerator: "nvidia-l4"
           cloud.google.com/gke-spot: "true"

   このマニフェストの内容:

   • このモデルには 2 つの NVIDIA L4 GPU が必要なため、NUM_SHARD は 2 にする必要があります。
   • QUANTIZE が bitsandbytes-nf4 に設定されているため、モデルは 32 ビットではなく 4 ビットで読み込まれます。これにより、GKE は必要な GPU メモリの量を減らし、推論速度を向上させることができます。ただし、モデルの精度は低下する可能性があります。リクエストする GPU を計算する方法については、GPU の量の計算をご覧ください。

4. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f text-generation-inference.yaml
   

   出力は次のようになります。

   deployment.apps/llm created
   

5. モデルのステータスを確認します。

   kubectl get deploy
   

   出力は次のようになります。

   NAME          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   llm           1/1     1            1           20m
   

6. 実行中のデプロイのログを表示します。

   kubectl logs -l app=llm
   

   出力は次のようになります。

   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:14.751646Z","level":"INFO","message":"Warming up model","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":291}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961136Z","level":"INFO","message":"Setting max batch total tokens to 133696","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":328}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961164Z","level":"INFO","message":"Connected","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":329}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961171Z","level":"WARN","message":"Invalid hostname, defaulting to 0.0.0.0","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":343}
   

Mixtral 8x7b

1. デフォルトの環境変数を設定します。

   export HF_TOKEN=HUGGING_FACE_TOKEN
   

   HUGGING_FACE_TOKEN は、HuggingFace トークンに置き換えます。

2. HuggingFace トークン用の Kubernetes Secret を作成します。

   kubectl create secret generic l4-demo \
       --from-literal=HUGGING_FACE_TOKEN=${HF_TOKEN} \
       --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
   

3. 次の text-generation-inference.yaml マニフェストを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: llm
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: llm
     template:
       metadata:
         labels:
           app: llm
       spec:
         containers:
         - name: llm
           image: us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu124.2-3.ubuntu2204.py311
           resources:
             requests:
               cpu: "5"
               memory: "40Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
             limits:
               cpu: "5"
               memory: "40Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
           - name: NUM_SHARD
             value: "2"
           - name: PORT
             value: "8080"
           - name: QUANTIZE
             value: bitsandbytes-nf4
           - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: l4-demo
                 key: HUGGING_FACE_TOKEN          
           volumeMounts:
             - mountPath: /dev/shm
               name: dshm
             - mountPath: /data
               name: ephemeral-volume
         volumes:
           - name: dshm
             emptyDir:
                 medium: Memory
           - name: ephemeral-volume
             ephemeral:
               volumeClaimTemplate:
                 metadata:
                   labels:
                     type: ephemeral
                 spec:
                   accessModes: ["ReadWriteOnce"]
                   storageClassName: "premium-rwo"
                   resources:
                     requests:
                       storage: 100Gi
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-accelerator: "nvidia-l4"
           cloud.google.com/gke-spot: "true"

   このマニフェストの内容:

   • このモデルには 2 つの NVIDIA L4 GPU が必要なため、NUM_SHARD は 2 にする必要があります。
   • QUANTIZE が bitsandbytes-nf4 に設定されているため、モデルは 32 ビットではなく 4 ビットで読み込まれます。これにより、GKE は必要な GPU メモリの量を減らし、推論速度を向上させることができます。ただし、これによりモデルの精度が低下する可能性があります。リクエストする GPU を計算する方法については、GPU の量の計算をご覧ください。

4. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f text-generation-inference.yaml
   

   出力は次のようになります。

   deployment.apps/llm created
   

5. モデルのステータスを確認します。

   watch kubectl get deploy
   

   デプロイの準備が整うと、出力は次のようになります。監視を終了するには、「CTRL + C」と入力します。

   NAME          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   llm           1/1     1            1           10m
   

6. 実行中のデプロイのログを表示します。

   kubectl logs -l app=llm
   

   出力は次のようになります。

   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:14.751646Z","level":"INFO","message":"Warming up model","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":291}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961136Z","level":"INFO","message":"Setting max batch total tokens to 133696","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":328}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961164Z","level":"INFO","message":"Connected","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":329}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961171Z","level":"WARN","message":"Invalid hostname, defaulting to 0.0.0.0","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":343}
   

Falcon 40b

1. 次の text-generation-inference.yaml マニフェストを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: llm
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: llm
     template:
       metadata:
         labels:
           app: llm
       spec:
         containers:
         - name: llm
           image: us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu124.2-3.ubuntu2204.py311
           resources:
             requests:
               cpu: "10"
               memory: "60Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
             limits:
               cpu: "10"
               memory: "60Gi"
               nvidia.com/gpu: "2"
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: tiiuae/falcon-40b-instruct
           - name: NUM_SHARD
             value: "2"
           - name: PORT
             value: "8080"
           - name: QUANTIZE
             value: bitsandbytes-nf4
           volumeMounts:
             - mountPath: /dev/shm
               name: dshm
             - mountPath: /data
               name: ephemeral-volume
         volumes:
           - name: dshm
             emptyDir:
                 medium: Memory
           - name: ephemeral-volume
             ephemeral:
               volumeClaimTemplate:
                 metadata:
                   labels:
                     type: ephemeral
                 spec:
                   accessModes: ["ReadWriteOnce"]
                   storageClassName: "premium-rwo"
                   resources:
                     requests:
                       storage: 175Gi
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-accelerator: "nvidia-l4"
           cloud.google.com/gke-spot: "true"

   このマニフェストの内容:

   • このモデルには 2 つの NVIDIA L4 GPU が必要なため、NUM_SHARD は 2 にする必要があります。
   • QUANTIZE が bitsandbytes-nf4 に設定されているため、モデルは 32 ビットではなく 4 ビットで読み込まれます。これにより、GKE は必要な GPU メモリの量を減らし、推論速度を向上させることができます。ただし、モデルの精度は低下する可能性があります。リクエストする GPU を計算する方法については、GPU の量の計算をご覧ください。

2. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f text-generation-inference.yaml
   

   出力は次のようになります。

   deployment.apps/llm created
   

3. モデルのステータスを確認します。

   watch kubectl get deploy
   

   デプロイの準備が整うと、出力は次のようになります。監視を終了するには、「CTRL + C」と入力します。

   NAME          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   llm           1/1     1            1           10m
   

4. 実行中のデプロイのログを表示します。

   kubectl logs -l app=llm
   

   出力は次のようになります。

   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:14.751646Z","level":"INFO","message":"Warming up model","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":291}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961136Z","level":"INFO","message":"Setting max batch total tokens to 133696","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":328}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961164Z","level":"INFO","message":"Connected","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":329}
   {"timestamp":"2024-03-09T05:08:19.961171Z","level":"WARN","message":"Invalid hostname, defaulting to 0.0.0.0","target":"text_generation_router","filename":"router/src/main.rs","line_number":343}
   

ClusterIP タイプの Service を作成する

1. 次の llm-service.yaml マニフェストを作成します。

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: llm-service
   spec:
     selector:
       app: llm
     type: ClusterIP
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 80
         targetPort: 8080
   

2. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f llm-service.yaml
   

チャット インターフェースをデプロイする

Gradio を使用して、モデルを操作できるウェブ アプリケーションを作成します。Gradio は、chatbot のユーザー インターフェースを作成する ChatInterface ラッパーを含む Python ライブラリです。

Llama 3 70b

1. gradio.yaml という名前のファイルを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: gradio
     labels:
       app: gradio
   spec:
     strategy: 
       type: Recreate
     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://llm-service"
           - name: LLM_ENGINE
             value: "tgi"
           - name: MODEL_ID
             value: "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"
           - name: USER_PROMPT
             value: "<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|> prompt <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>"
           - name: SYSTEM_PROMPT
             value: "prompt <|eot_id|>"
           ports:
           - containerPort: 7860
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: gradio-service
   spec:
     type: LoadBalancer
     selector:
       app: gradio
     ports:
     - port: 80
       targetPort: 7860

2. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f gradio.yaml
   

3. Service の外部 IP アドレスを探します。

   kubectl get svc
   

   出力は次のようになります。

   NAME             TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
   gradio-service   LoadBalancer   10.24.29.197   34.172.115.35   80:30952/TCP   125m
   

4. EXTERNAL-IP 列の外部 IP アドレスをコピーします。

5. 外部 IP アドレスと公開ポートを指定して、ウェブブラウザでモデル インターフェースを表示します。

   http://EXTERNAL_IP
   

Mixtral 8x7b

1. gradio.yaml という名前のファイルを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: gradio
     labels:
       app: gradio
   spec:
     strategy: 
       type: Recreate
     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:v1.0.0
           resources:
             requests:
               cpu: "512m"
               memory: "512Mi"
             limits:
               cpu: "1"
               memory: "512Mi"
           env:
           - name: CONTEXT_PATH
             value: "/generate"
           - name: HOST
             value: "http://llm-service"
           - name: LLM_ENGINE
             value: "tgi"
           - name: MODEL_ID
             value: "mixtral-8x7b"
           - name: USER_PROMPT
             value: "[INST] prompt [/INST]"
           - name: SYSTEM_PROMPT
             value: "prompt"
           ports:
           - containerPort: 7860
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: gradio-service
   spec:
     type: LoadBalancer
     selector:
       app: gradio
     ports:
     - port: 80
       targetPort: 7860

2. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f gradio.yaml
   

3. Service の外部 IP アドレスを探します。

   kubectl get svc
   

   出力は次のようになります。

   NAME             TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
   gradio-service   LoadBalancer   10.24.29.197   34.172.115.35   80:30952/TCP   125m
   

4. EXTERNAL-IP 列の外部 IP アドレスをコピーします。

5. 外部 IP アドレスと公開ポートを指定して、ウェブブラウザでモデル インターフェースを表示します。

   http://EXTERNAL_IP
   

Falcon 40b

1. gradio.yaml という名前のファイルを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: gradio
     labels:
       app: gradio
   spec:
     strategy: 
       type: Recreate
     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:v1.0.0
           resources:
             requests:
               cpu: "512m"
               memory: "512Mi"
             limits:
               cpu: "1"
               memory: "512Mi"
           env:
           - name: CONTEXT_PATH
             value: "/generate"
           - name: HOST
             value: "http://llm-service"
           - name: LLM_ENGINE
             value: "tgi"
           - name: MODEL_ID
             value: "falcon-40b-instruct"
           - name: USER_PROMPT
             value: "User: prompt"
           - name: SYSTEM_PROMPT
             value: "Assistant: prompt"
           ports:
           - containerPort: 7860
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: gradio-service
   spec:
     type: LoadBalancer
     selector:
       app: gradio
     ports:
     - port: 80
       targetPort: 7860

2. 次のようにマニフェストを適用します。

   kubectl apply -f gradio.yaml
   

3. Service の外部 IP アドレスを探します。

   kubectl get svc
   

   出力は次のようになります。

   NAME             TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
   gradio-service   LoadBalancer   10.24.29.197   34.172.115.35   80:30952/TCP   125m
   

4. EXTERNAL-IP 列の外部 IP アドレスをコピーします。

5. 外部 IP アドレスと公開ポートを指定して、ウェブブラウザでモデル インターフェースを表示します。

   http://EXTERNAL_IP
   

成功: この時点で、L4 GPU を使用する LLM が GKE にデプロイされました。

GPU 数の計算

GPU の数は、QUANTIZE フラグの値によって異なります。このチュートリアルでは、QUANTIZE は bitsandbytes-nf4 に設定されています。これは、モデルが 4 ビットで読み込まれることを意味します。

700 億のパラメータ モデルでは、最低 40 GB の GPU メモリが必要です。これは 700 億 × 4 ビット（700 億 x 4 ビット = 35 GB）に相当し、5 GB のオーバーヘッドを考慮します。この場合、1 つの L4 GPU ではメモリが不足します。したがって、このチュートリアルの例では、2 つの L4 GPU メモリ（2 × 24 = 48 GB）を使用します。この構成は、L4 GPU で Falcon 40b または Llama 3 70b を実行するのに十分です。

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。

クラスタを削除する

このガイドで作成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、GKE クラスタを削除します。

gcloud container clusters delete l4-demo --region ${REGION}

次のステップ

• NVIDIA L4 GPU を搭載した G2 VM の詳細を確認する
• GKE Standard モードで GPU を使用してモデルをトレーニングする