Menyajikan Stable Diffusion XL (SDXL) menggunakan TPU di GKE dengan MaxDiffusion

Autopilot Standard

---

Tutorial ini menunjukkan cara menayangkan model pembuatan gambar SDXL menggunakan Tensor Processing Unit (TPU) di Google Kubernetes Engine (GKE) dengan MaxDiffusion. Dalam tutorial ini, Anda akan mendownload model dari Hugging Face dan men-deploy-nya di cluster Autopilot atau Standard menggunakan penampung yang menjalankan MaxDiffusion.

Panduan ini adalah titik awal yang baik jika Anda memerlukan kontrol terperinci, penyesuaian, skalabilitas, ketahanan, portabilitas, dan efektivitas biaya Kubernetes terkelola saat men-deploy dan menayangkan beban kerja AI/ML. Jika Anda memerlukan platform AI terkelola terpadu untuk membuat dan menayangkan model ML dengan cepat dan biaya yang efektif, sebaiknya coba solusi deployment Vertex AI kami.

Latar belakang

Dengan menayangkan SDXL menggunakan TPU di GKE dengan MaxDiffusion, Anda dapat membuat solusi penayangan yang andal dan siap produksi dengan semua manfaat Kubernetes terkelola, termasuk efisiensi biaya, skalabilitas, dan ketersediaan yang lebih tinggi. Bagian ini menjelaskan teknologi utama yang digunakan dalam tutorial ini.

Stable Diffusion XL (SDXL)

Stable Diffusion XL (SDXL) adalah jenis model difusi laten (LDM) yang didukung oleh MaxDiffusion untuk inferensi. Untuk AI generatif, Anda dapat menggunakan LDM untuk membuat gambar berkualitas tinggi dari deskripsi teks. LDM berguna untuk aplikasi seperti penelusuran gambar dan pemberian teks pada gambar.

SDXL mendukung inferensi satu atau multi-host dengan anotasi sharding. Hal ini memungkinkan SDXL dilatih dan dijalankan di beberapa mesin, yang dapat meningkatkan efisiensi.

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat repositori Generative Models by Stability AI dan makalah SDXL.

TPU

TPU adalah sirkuit terintegrasi khusus aplikasi (ASIC) Google yang dikembangkan secara khusus dan digunakan untuk mempercepat machine learning dan model AI yang dibuat menggunakan framework seperti TensorFlow, PyTorch, dan JAX.

Sebelum menggunakan TPU di GKE, sebaiknya selesaikan jalur pembelajaran berikut:

1. Pelajari ketersediaan versi TPU saat ini dengan arsitektur sistem Cloud TPU.
2. Pelajari TPU di GKE.

Tutorial ini membahas penayangan model SDXL. GKE men-deploy model di node TPU v5e host tunggal dengan topologi TPU yang dikonfigurasi berdasarkan persyaratan model untuk menayangkan perintah dengan latensi rendah. Dalam panduan ini, model menggunakan chip TPU v5e dengan topologi 1x1.

MaxDiffusion

MaxDiffusion adalah kumpulan implementasi referensi, yang ditulis dalam Python dan Jax, dari berbagai model difusi laten yang berjalan di perangkat XLA, termasuk TPU dan GPU. MaxDiffusion adalah titik awal untuk project Diffusion, baik untuk riset maupun produksi.

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat repositori MaxDiffusion.

Tujuan

Tutorial ini ditujukan untuk pelanggan AI generatif yang menggunakan JAX, pengguna baru atau lama SDXL, dan Engineer ML, engineer MLOps (DevOps), atau administrator platform yang tertarik untuk menggunakan kemampuan orkestrasi penampung Kubernetes untuk menayangkan LLM.

Tutorial ini membahas langkah-langkah berikut:

1. Buat cluster GKE Autopilot atau Standard dengan topologi TPU yang direkomendasikan, berdasarkan karakteristik model.
2. Build image container inferensi SDXL.
3. Men-deploy server inferensi SDXL di GKE.
4. Menampilkan interaksi dengan model melalui aplikasi web.

Arsitektur

Bagian ini menjelaskan arsitektur GKE yang digunakan dalam tutorial ini. Arsitektur ini terdiri dari cluster GKE Autopilot atau Standard yang menyediakan TPU dan menghosting komponen MaxDiffusion. GKE menggunakan komponen ini untuk men-deploy dan menayangkan model.

Diagram berikut menunjukkan komponen arsitektur ini:

Arsitektur ini mencakup komponen berikut:

• Cluster regional GKE Autopilot atau Standard.
• Satu node pool slice TPU host tunggal yang menghosting model SDXL pada deployment MaxDiffusion.
• Komponen Layanan dengan load balancer jenis ClusterIP. Layanan ini mendistribusikan traffic masuk ke semua replika MaxDiffusion HTTP.
• Server WebApp HTTP dengan Layanan LoadBalancer eksternal yang mendistribusikan traffic masuk dan mengalihkan traffic penayangan model ke Layanan ClusterIP.

Sebelum memulai

• 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.

  Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the 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.

  Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the 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 column 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.

     Buka IAM
  2. Pilih project.
  3. Klik Berikan akses.

  4. Di kolom New principals, masukkan ID pengguna Anda. Ini biasanya adalah alamat email untuk Akun Google.

  5. Di daftar Pilih peran, pilih peran.
  6. Untuk memberikan peran tambahan, klik Tambahkan peran lain, lalu tambahkan setiap peran tambahan.
  7. Klik Simpan.

• Pastikan Anda memiliki kuota yang cukup untuk chip TPU v5e PodSlice Lite. Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan instance on-demand.

Menyiapkan lingkungan

Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan Cloud Shell untuk mengelola resource yang dihosting diGoogle Cloud. Cloud Shell telah diinstal dengan software yang akan Anda perlukan untuk tutorial ini, termasuk kubectl dan gcloud CLI.

Untuk menyiapkan lingkungan Anda dengan Cloud Shell, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di konsol Google Cloud, luncurkan sesi Cloud Shell dengan mengklik Aktifkan Cloud Shell di konsol Google Cloud. Tindakan ini akan meluncurkan sesi di panel bawah Konsol Google Cloud.

2. Tetapkan variabel lingkungan default:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
   export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
   export REGION=REGION_NAME
   export ZONE=ZONE
   

   Ganti nilai berikut:

   • PROJECT_ID: Google Cloud project ID Anda.
   • CLUSTER_NAME: nama cluster GKE Anda.
   • REGION_NAME: region tempat cluster GKE, bucket Cloud Storage, dan node TPU Anda berada. Wilayah ini berisi zona tempat jenis mesin TPU v5e tersedia (misalnya, us-west1, us-west4, us-central1, us-east1, us-east5, atau europe-west4).
   • (Khusus cluster standar) ZONE: zona tempat resource TPU tersedia (misalnya, us-west4-a). Untuk cluster Autopilot, Anda tidak perlu menentukan zona, hanya region.

3. Clone repositori contoh dan buka direktori tutorial:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
   cd kubernetes-engine-samples/ai-ml/maxdiffusion-tpu 
   WORK_DIR=$(pwd)
   gcloud artifacts repositories create gke-llm --repository-format=docker --location=$REGION
   gcloud auth configure-docker $REGION-docker.pkg.dev
   

Membuat dan mengonfigurasi resource Google Cloud

Ikuti petunjuk ini untuk membuat resource yang diperlukan.

Catatan: Anda mungkin perlu membuat reservasi kapasitas untuk penggunaan beberapa akselerator. Untuk mempelajari cara memesan dan menggunakan resource yang direservasi, lihat Menggunakan resource zona yang direservasi.

Membuat cluster GKE

Anda dapat menayangkan SDXL di TPU dalam cluster GKE Autopilot atau Standard. Sebaiknya gunakan cluster Autopilot untuk pengalaman Kubernetes yang dikelola sepenuhnya. Untuk memilih mode operasi GKE yang paling sesuai untuk workload Anda, lihat Memilih mode operasi GKE.

Autopilot

1. Jalankan perintah berikut di Cloud Shell:

   gcloud container clusters create-auto ${CLUSTER_NAME} \
     --project=${PROJECT_ID} \
     --region=${REGION} \
     --release-channel=rapid \
     --cluster-version=1.29
   

   GKE membuat cluster Autopilot dengan node CPU dan TPU seperti yang diminta oleh workload yang di-deploy.

2. Konfigurasi kubectl untuk berkomunikasi dengan cluster Anda:

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

Standar

1. Buat cluster GKE Standar regional yang menggunakan Workload Identity Federation for GKE.

   gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
       --enable-ip-alias \
       --machine-type=n2-standard-4 \
       --num-nodes=2 \
       --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
       --location=${REGION}
   

   Pembuatan cluster mungkin memerlukan waktu beberapa menit.

2. Jalankan perintah berikut untuk membuat node pool untuk cluster Anda:

   gcloud container node-pools create maxdiffusion-tpu-nodepool \
     --cluster=${CLUSTER_NAME} \
     --machine-type=ct5lp-hightpu-1t \
     --num-nodes=1 \
     --region=${REGION} \
     --node-locations=${ZONE} \
     --spot
   

   GKE membuat node pool TPU v5e dengan topologi 1x1 dan satu node.

   Untuk membuat node pool dengan topologi yang berbeda, pelajari cara Merencanakan konfigurasi TPU. Pastikan Anda memperbarui nilai contoh dalam tutorial ini, seperti cloud.google.com/gke-tpu-topology dan google.com/tpu.

3. Konfigurasi kubectl untuk berkomunikasi dengan cluster Anda:

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

Mem-build container inferensi SDXL

Ikuti petunjuk ini untuk mem-build image container untuk server inferensi SDXL.

1. Buka manifes server/cloudbuild.yaml:

   steps:
   - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
     args: [ 'build', '-t', '$LOCATION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion:latest', '.' ]
   images:
   - '$LOCATION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion:latest'

2. Jalankan build dan buat image container inferensi.

   cd $WORK_DIR/build/server
   gcloud builds submit . --region=$REGION
   

   Output-nya berisi jalur image container.

Men-deploy server inferensi SDXL

Di bagian ini, Anda akan men-deploy server inferensi SDXL. Untuk men-deploy server, tutorial ini menggunakan Deployment Kubernetes. Deployment adalah objek Kubernetes API yang memungkinkan Anda menjalankan beberapa replika Pod yang didistribusikan di antara node dalam cluster.

1. Jelajahi manifes serve_sdxl_v5e.yaml.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: stable-diffusion-deployment
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: max-diffusion-server
     replicas: 1  # number of nodes in node-pool
     template:
       metadata:
         labels:
           app: max-diffusion-server
       spec:
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-tpu-topology: 1x1 #  target topology
           cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
           #cloud.google.com/gke-spot: "true"
         volumes:
         - name: dshm
           emptyDir:
                 medium: Memory
         containers:
         - name: serve-stable-diffusion
           image: REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion:latest
           env:
           - name: MODEL_NAME
             value: 'stable_diffusion'
           ports:
           - containerPort: 8000
           resources:
             requests:
               google.com/tpu: 1  # TPU chip request
             limits:
               google.com/tpu: 1  # TPU chip request
           volumeMounts:
               - mountPath: /dev/shm
                 name: dshm
   
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: max-diffusion-server
     labels:
       app: max-diffusion-server
   spec:
     type: ClusterIP
     ports:
       - port: 8000
         targetPort: 8000
         name: http-max-diffusion-server
         protocol: TCP
     selector:
       app: max-diffusion-server

2. Perbarui project ID dalam manifes.

   cd $WORK_DIR
   sed -i "s|PROJECT_ID|$PROJECT_ID|g" serve_sdxl_v5e.yaml
   sed -i "s|REGION|$REGION|g" serve_sdxl_v5e.yaml
   

3. Terapkan manifes:

   kubectl apply -f serve_sdxl_v5e.yaml
   

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   deployment.apps/max-diffusion-server created
   

4. Verifikasi status model:

   watch kubectl get deploy
   

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   NAME                          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   stable-diffusion-deployment   1/1     1            1           8m21s
   

5. Ambil alamat ClusterIP:

   kubectl get service max-diffusion-server
   

   Output berisi kolom ClusterIP. Catat nilai CLUSTER-IP.

6. Validasi Deployment:

    export ClusterIP=CLUSTER_IP
    kubectl run curl --image=curlimages/curl \
       -it --rm --restart=Never \
       -- "$ClusterIP:8000"
   

   Ganti CLUSTER_IP dengan nilai CLUSTER-IP yang Anda catat sebelumnya. Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   {"message":"Hello world! From FastAPI running on Uvicorn with Gunicorn."}
   pod "curl" deleted
   

7. Lihat log dari Deployment:

   kubectl logs -l app=max-diffusion-server
   

   Setelah Deployment selesai, output-nya akan mirip dengan berikut ini:

   2024-06-12 15:45:45,459 [INFO] __main__: replicate params:
   2024-06-12 15:45:46,175 [INFO] __main__: start initialized compiling
   2024-06-12 15:45:46,175 [INFO] __main__: Compiling ...
   2024-06-12 15:45:46,175 [INFO] __main__: aot compiling:
   2024-06-12 15:45:46,176 [INFO] __main__: tokenize prompts:2024-06-12 15:48:49,093 [INFO] __main__: Compiled in 182.91802048683167
   INFO:     Started server process [1]
   INFO:     Waiting for application startup.
   INFO:     Application startup complete.
   

Men-deploy klien webapp

Di bagian ini, Anda akan men-deploy klien webapp untuk menayangkan model SDXL.

1. Jelajahi manifes build/webapp/cloudbuild.yaml.

   steps:
   - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
     args: [ 'build', '-t', '$LOCATION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion-web:latest', '.' ]
   images:
   - '$LOCATION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion-web:latest'

2. Jalankan build dan buat image container klien di direktori build/webapp.

   cd $WORK_DIR/build/webapp
   gcloud builds submit . --region=$REGION
   

   Output-nya berisi jalur image container.

3. Buka manifes serve_sdxl_client.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: max-diffusion-client
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: max-diffusion-client
     template:
       metadata:
         labels:
           app: max-diffusion-client
       spec:
         containers:
         - name: webclient
           image: REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/gke-llm/max-diffusion-web:latest
           env:
             - name: SERVER_URL
               value: "http://ClusterIP:8000"
           resources:
             requests:
               memory: "128Mi"
               cpu: "250m"
             limits:
               memory: "256Mi"
               cpu: "500m"
           ports:
           - containerPort: 5000
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: max-diffusion-client-service
   spec:
     type: LoadBalancer
     selector:
       app: max-diffusion-client
     ports:
     - port: 8080
       targetPort: 5000

4. Edit project ID dalam manifes:

   cd $WORK_DIR
   sed -i "s|PROJECT_ID|$PROJECT_ID|g" serve_sdxl_client.yaml
   sed -i "s|ClusterIP|$ClusterIP|g" serve_sdxl_client.yaml
   sed -i "s|REGION|$REGION|g" serve_sdxl_client.yaml
   

5. Terapkan manifes:

   kubectl apply -f serve_sdxl_client.yaml
   

6. Ambil alamat IP LoadBalancer:

   kubectl get service max-diffusion-client-service
   

   Output berisi kolom LoadBalancer. Catat nilai EXTERNAL-IP.

Berhasil: Anda telah berhasil men-deploy model SDXL menggunakan MaxDiffusion dan TPU v5e di GKE.

Berinteraksi dengan model menggunakan halaman web

1. Akses ke URL berikut dari browser web:

   http://EXTERNAL_IP:8080
   

   Ganti EXTERNAL_IP dengan nilai EXTERNAL_IP yang Anda catat sebelumnya.

2. Berinteraksi dengan SDXL menggunakan antarmuka chat. Tambahkan perintah, lalu klik Kirim. Contoh:

   Create a detailed image of a fictional historical site, capturing its unique architecture and cultural significance
   

Outputnya adalah gambar yang dihasilkan model, mirip dengan contoh berikut:

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Menghapus project

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Menghapus resource satu per satu

Simpan project dan hapus resource individual, seperti yang dijelaskan di bagian berikut. Jalankan perintah berikut dan ikuti petunjuknya:

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

Langkah berikutnya

• Konfigurasikan tutorial dengan topologi TPU lainnya. Untuk mempelajari topologi TPU lainnya lebih lanjut, lihat Merencanakan konfigurasi TPU.
• Jelajahi kode contoh server inferensi MaxDiffusion di repositori contoh yang Anda clone dalam tutorial ini.
• Pelajari TPU di GKE lebih lanjut.
• Jelajahi repositori GitHub JetStream.
• Jelajahi Model Garden Vertex AI.