SAX を使用して TPU v5e に Llama 2 モデルをデプロイして提供する

このチュートリアルには次の内容が組み込まれています。

  • さまざまなサイズ（7B、13B、70B）の大型言語モデル（LLM）の Llama 2 ファミリーをデプロイする Cloud TPU VM の作成
  • モデルのチェックポイントを準備し、SAX にデプロイする
  • HTTP エンドポイントを介してモデルを操作する

Serving for AGI Experiments（SAX）は、推論に Paxml、JAX、PyTorch モデルを提供する試験運用版のシステムです。SAX のコードとドキュメントは Saxml Git リポジトリにあります。TPU v5e をサポートする現在の安定バージョンは v1.1.0 です。

SAX セルについて

SAX セル（またはクラスタ）は、モデルを提供するコアユニットです。積極的な聞き取りは、主に 2 つの部分から成ります。

  • 管理サーバー: このサーバーはモデルサーバーを追跡し、モデルサーバーにモデルを割り当てます。クライアントが操作する適切なモデルサーバーを見つけるのに役立ちます。
  • モデルサーバー: モデルを実行するサーバー。受信リクエストの処理とレスポンスの生成を担当します。

次の図は、SAX セルの図を示しています。

管理サーバーおよびモデルサーバーを備えた SAX セル

図 1. 管理サーバーとモデルサーバーを含む SAX セル。

SAX セルは、Python、C++、Go で記述されたクライアントを使用して操作できます。また、HTTP サーバー経由で直接操作することもできます。次の図は、外部クライアントが SAX セルとやり取りする方法を示しています。

SAX セルとやり取りする外部クライアントと HTTP エンドポイント

図 2.SAX セルとやり取りする外部クライアントのランタイム アーキテクチャ。

目標

  • サービス提供用の TPU リソースを設定する
  • SAX クラスタを作成する
  • Llama 2 モデルを公開する
  • モデルを操作する

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

  • Cloud TPU
  • Compute Engine
  • Cloud Storage

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。 新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

Cloud TPU 環境の設定の手順に沿って、Google Cloud プロジェクトを設定し、Cloud TPU API を有効にして、サービス アカウントを作成します。

TPU を作成する

次の手順では、モデルを提供する TPU VM を作成する方法を示します。

  1. 環境変数を作成します。

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export ACCELERATOR_TYPE=ACCELERATOR_TYPE
export ZONE=ZONE
export RUNTIME_VERSION=v2-alpha-tpuv5-lite
export SERVICE_ACCOUNT=SERVICE_ACCOUNT
export TPU_NAME=TPU_NAME
export QUEUED_RESOURCE_ID=QUEUED_RESOURCE_ID

    環境変数の説明

    PROJECT_ID
    Google Cloud プロジェクトの ID
    ACCELERATOR_TYPE
    アクセラレータ タイプでは、作成する Cloud TPU のバージョンとサイズを指定します。Llama 2 モデルのサイズによって、TPU サイズの要件が異なります。
    • 7B: v5litepod-4 以上
    • 13B: v5litepod-8 以上
    • 70B: v5litepod-16 以上
    ZONE
    Cloud TPU を作成するゾーン。
    SERVICE_ACCOUNT
    Cloud TPU に接続するサービス アカウント。
    TPU_NAME
    Cloud TPU の名前。
    QUEUED_RESOURCE_ID
    キューに入れられたリソース リクエストの識別子。

  2. アクティブな Google Cloud CLI 構成でプロジェクト ID とゾーンを設定します。

    gcloud config set project $PROJECT_ID  && gcloud config set compute/zone $ZONE

  3. TPU VM を作成します。

    gcloud compute tpus queued-resources create ${QUEUED_RESOURCE_ID} \
  --node-id ${TPU_NAME} \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --zone ${ZONE} \
  --accelerator-type ${ACCELERATOR_TYPE} \
  --runtime-version ${RUNTIME_VERSION} \
  --service-account ${SERVICE_ACCOUNT}

  4. TPU がアクティブであることを確認します。

    gcloud compute tpus queued-resources list --project $PROJECT_ID --zone $ZONE

チェックポイント変換ノードの設定

SAX クラスタで Llama モデルを実行するには、元の Llama チェックポイントを SAX 対応形式に変換する必要があります。

変換には、モデルサイズに応じて、かなりのメモリリソースが必要です。

モデル マシンタイプ
70 億人 50～ 60 GB のメモリ
13B 120 GB のメモリ
70B 500～600 GB のメモリ（N2 または M1 マシンタイプ）

7B モデルと 13B モデルの場合は、TPU VM で変換を実行できます。70B モデルの場合は、約 1 TB のディスク容量を持つ Compute Engine インスタンスを作成する必要があります。

gcloud compute instances create INSTANCE_NAME --project=$PROJECT_ID --zone=$ZONE \
  --machine-type=n2-highmem-128 \
  --network-interface=network-tier=PREMIUM,stack-type=IPV4_ONLY,subnet=default \
  --maintenance-policy=MIGRATE --provisioning-model=STANDARD \
  --service-account=$SERVICE_ACCOUNT \
  --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --tags=http-server,https-server \
  --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,device-name=bk-workday-dlvm,image=projects/ml-images/global/images/c0-deeplearning-common-cpu-v20230925-debian-10,mode=rw,size=500,type=projects/$PROJECT_ID/zones/$ZONE/diskTypes/pd-balanced \
  --no-shielded-secure-boot \
  --shielded-vtpm \
  --shielded-integrity-monitoring \
  --labels=goog-ec-src=vm_add-gcloud \
  --reservation-affinity=any

変換サーバーとして TPU または Compute Engine インスタンスを使用する場合でも、Llama 2 チェックポイントを変換するようにサーバーを設定します。

  1. 7B モデルと 13B モデルの場合は、サーバー名の環境変数に TPU の名前を設定します。

    export CONV_SERVER_NAME=$TPU_NAME

    70B モデルの場合、サーバー名の環境変数を Compute Engine インスタンスの名前に設定します。

    export CONV_SERVER_NAME=INSTANCE_NAME

  2. SSH を使用してコンバージョン ノードに接続します。

    変換ノードが TPU の場合は、TPU に接続します。

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh $CONV_SERVER_NAME --project=$PROJECT_ID --zone=$ZONE

    コンバージョン ノードが Compute Engine インスタンスの場合は、Compute Engine VM に接続します。

    gcloud compute ssh $CONV_SERVER_NAME --project=$PROJECT_ID --zone=$ZONE

  3. 必要なパッケージを変換ノードにインストールします。

    sudo apt update
sudo apt-get install python3-pip
sudo apt-get install git-all

pip3 install paxml==1.1.0
pip3 install torch
pip3 install jaxlib==0.4.14

  4. Llama チェックポイント変換スクリプトをダウンロードします。

    gcloud storage cp gs://cloud-tpu-inference-public/sax-tokenizers/llama/convert_llama_ckpt.py .

Llama 2 の重みをダウンロードする

モデルを変換する前に、Llama 2 の重みをダウンロードする必要があります。このチュートリアルでは、Hugging Face Transformers 形式に変換された重み（meta-llama/Llama-2-7b-hf など）ではなく、元の Llama 2 の重み（meta-llama/Llama-2-7b など）を使用する必要があります。

Llama 2 の重みがすでにある場合は、重みの変換に進みます。

Hugging Face ハブから重みをダウンロードするには、ユーザー アクセス トークンを設定し、Llama 2 モデルへのアクセスをリクエストする必要があります。アクセスをリクエストするには、使用するモデルの Hugging Face ページの手順（meta-llama/Llama-2-7b など）に沿って操作します。

  1. 重みのディレクトリを作成します。

    sudo mkdir WEIGHTS_DIRECTORY

  2. Hugging Face Hub から Llama2 の重みを取得します。

    1. Hugging Face hub CLI をインストールします。

      pip install -U "huggingface_hub[cli]"

    2. ウェイト ディレクトリに移動します。

      cd WEIGHTS_DIRECTORY

    3. Llama 2 ファイルをダウンロードします。

      python3
from huggingface_hub import login
login()
from huggingface_hub import hf_hub_download, snapshot_download
import os
PATH=os.getcwd()
snapshot_download(repo_id="meta-llama/LLAMA2_REPO", local_dir_use_symlinks=False, local_dir=PATH)

      LLAMA2_REPO は、ダウンロードする Hugging Face リポジトリの名前（Llama-2-7b、Llama-2-13b、Llama-2-70b）に置き換えます。

重みを変換する

変換スクリプトを編集し、変換スクリプトを実行してモデルの重みを変換します。

  1. 変換された重みを保持するディレクトリを作成します。

    sudo mkdir CONVERTED_WEIGHTS

  2. 読み取り、書き込み、実行の権限があるディレクトリに Saxml GitHub リポジトリのクローンを作成します。

      git clone https://github.com/google/saxml.git -b r1.1.0

  3. saxml ディレクトリに移動します。

    cd saxml

  4. saxml/tools/convert_llama_ckpt.py ファイルを開きます。

  5. saxml/tools/convert_llama_ckpt.py ファイルの 169 行目を次のように変更します。

    'scale': pytorch_vars[0]['layers.%d.attention_norm.weight' % (layer_idx)].type(torch.float16).numpy()

    宛先:

    'scale': pytorch_vars[0]['norm.weight'].type(torch.float16).numpy()

  6. saxml/tools/init_cloud_vm.sh スクリプトを実行します。

    saxml/tools/init_cloud_vm.sh

  7. 70B のみ: テストモードをオフにします。

    1. saxml/server/pax/lm/params/lm_cloud.py ファイルを開きます。

    2. saxml/server/pax/lm/params/lm_cloud.py ファイルの 344 行目を次のように変更します。

      return True

      宛先:

      return False

  8. 重みを変換します。

    python3 saxml/tools/convert_llama_ckpt.py --base-model-path WEIGHTS_DIRECTORY \
  --pax-model-path CONVERTED_WEIGHTS \
  --model-size MODEL_SIZE

    以下を置き換えます。

    • WEIGHTS_DIRECTORY: 元の重みのディレクトリ。
    • CONVERTED_WEIGHTS: 変換された重みのターゲット パス。
    • MODEL_SIZE: 7b、13b、または 70b。

チェックポイント ディレクトリを準備する

チェックポイントを変換すると、チェックポイント ディレクトリの構造は次のようになります。

checkpoint_00000000
  metadata/
      metadata
    state/
        mdl_vars.params.lm*/
        ...
        ...
        step/

commit_success.txt という名前の空のファイルを作成し、そのコピーを checkpoint_00000000、metadata、state の各ディレクトリに配置します。これにより、このチェックポイントが完全に変換され、読み込みの準備ができたことを SAX に通知します。

  1. チェックポイント ディレクトリに移動します。

    cd CONVERTED_WEIGHTS/checkpoint_00000000

  2. commit_success.txt という名前の空のファイルを作成します。

    touch commit_success.txt

  3. メタデータ ディレクトリに移動し、commit_success.txt という名前の空のファイルを作成します。

    cd metadata && touch commit_success.txt

  4. 状態ディレクトリに移動し、commit_success.txt という名前の空のファイルを作成します。

    cd .. && cd state && touch commit_success.txt

チェックポイント ディレクトリの構造は次のようになります。

checkpoint_00000000
    commit_success.txt
metadata/
    commit_success.txt
    metadata
    state/
        commit_success.txt
        mdl_vars.params.lm*/
        ...
        ...
        step/

Cloud Storage バケットの作成

変換されたチェックポイントは、モデルの公開時に使用できるように、Cloud Storage バケットに保存する必要があります。

  1. Cloud Storage バケットの名前の環境変数を設定します。

    export GSBUCKET=BUCKET_NAME

  2. バケットを作成します。

    gcloud storage buckets create gs://${GSBUCKET}

  3. 変換されたチェックポイント ファイルをバケットにコピーします。

    gcloud storage cp -r CONVERTED_WEIGHTS/checkpoint_00000000  gs://$GSBUCKET/sax_models/llama2/SAX_LLAMA2_DIR/

    SAX_LLAMA2_DIR は、適切な値で置き換えます。

    • 7B: saxml_llama27b
    • 13B: saxml_llama213b
    • 70B: saxml_llama270b

SAX クラスタを作成する

SAX クラスタを作成するには、次の操作を行います。

通常のデプロイでは、Compute Engine インスタンスで管理者サーバーを実行し、TPU または GPU でモデルサーバーを実行します。このチュートリアルでは、管理サーバーとモデルサーバーを同じ TPU v5e インスタンスにデプロイします。

管理者サーバーを作成する

管理者サーバーの Docker コンテナを作成します。

  1. 変換サーバーに Docker をインストールします。

    sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io

  2. 管理サーバーの Docker コンテナを起動します。

    sudo docker run --name sax-admin-server \
  -it \
  -d \
  --rm \
  --network host \
  --env GSBUCKET=${GSBUCKET} us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-admin-server:v1.1.0

-d オプションを指定せずに docker run コマンドを実行すると、ログを表示して、管理サーバーが無事に起動したことを確認できます。

モデルサーバーの作成

次のセクションでは、モデルサーバーを作成する方法について説明します。

7b モデル

モデルサーバーの Docker コンテナを起動します。

sudo docker run --privileged \
  -it \
  -d \
  --rm \
  --network host \
  --name "sax-model-server" \
  --env SAX_ROOT=gs://${GSBUCKET}/sax-root us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0 \
  --sax_cell="/sax/test" \
  --port=10001 \
  --platform_chip=tpuv5e \
  --platform_topology='4'

13b モデル

LLaMA13BFP16TPUv5e の構成が lm_cloud.py にありません。次の手順では、lm_cloud.py を更新して新しい Docker イメージをコミットする方法を示します。

  1. モデルサーバーを起動します。

    sudo docker run --privileged \
  -it \
  -d \
  --rm \
  --network host \
  --name "sax-model-server" \
  --env SAX_ROOT=gs://${GSBUCKET}/sax-root \
  us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0 \
  --sax_cell="/sax/test" \
  --port=10001 \
  --platform_chip=tpuv5e \
  --platform_topology='8'

  2. SSH を使用して Docker コンテナに接続します。

    sudo docker exec -it sax-model-server bash

  3. Docker イメージに Vim をインストールします。

    $ apt update
$ apt install vim

  4. saxml/server/pax/lm/params/lm_cloud.py ファイルを開きます。LLaMA13B を検索します。次のコードが表示されます。

    @servable_model_registry.register
@quantization.for_transformer(quantize_on_the_fly=False)
class LLaMA13B(BaseLLaMA):
  """13B model on a A100-40GB.

  April 12, 2023
  Latency = 5.06s with 128 decoded tokens. 38ms per output token.
  """

  NUM_LAYERS = 40
  VOCAB_SIZE = 32000
  DIMS_PER_HEAD = 128
  NUM_HEADS = 40
  MODEL_DIMS = 5120
  HIDDEN_DIMS = 13824
  ICI_MESH_SHAPE = [1, 1, 1]

  @property
  def test_mode(self) -> bool:
    return True

  5. @quantization で始まる行をコメントアウトするか削除します。この変更を加えると、ファイルは次のようになります。

    @servable_model_registry.register
class LLaMA13B(BaseLLaMA):
  """13B model on a A100-40GB.

  April 12, 2023
  Latency = 5.06s with 128 decoded tokens. 38ms per output token.
  """

  NUM_LAYERS = 40
  VOCAB_SIZE = 32000
  DIMS_PER_HEAD = 128
  NUM_HEADS = 40
  MODEL_DIMS = 5120
  HIDDEN_DIMS = 13824
  ICI_MESH_SHAPE = [1, 1, 1]

  @property
  def test_mode(self) -> bool:
    return True

  6. TPU 構成をサポートするため、次のコードを追加します。

    @servable_model_registry.register
class LLaMA13BFP16TPUv5e(LLaMA13B):
"""13B model on TPU v5e-8.

"""

BATCH_SIZE = [1]
BUCKET_KEYS = [128]
MAX_DECODE_STEPS = [32]
ENABLE_GENERATE_STREAM = False

ICI_MESH_SHAPE = [1, 1, 8]

@property
def test_mode(self) -> bool:
  return False

  7. Docker コンテナの SSH セッションを終了します。

    exit

  8. 変更を新しい Docker イメージに commit します。

    sudo docker commit sax-model-server sax-model-server:v1.1.0-mod

  9. 新しい Docker イメージが作成されたことを確認します。

    sudo docker images

    Docker イメージをプロジェクトの Artifact Registry に公開できますが、このチュートリアルではローカル イメージを使用します。

  10. モデルサーバーを停止します。このチュートリアルの残りの部分では、更新されたモデルサーバーを使用します。

    sudo docker stop sax-model-server

  11. 更新された Docker イメージを使用してモデルサーバーを起動します。更新されたイメージ名 sax-model-server:v1.1.0-mod を指定してください。

    sudo docker run --privileged \
  -it \
  -d \
  --rm \
  --network host \
  --name "sax-model-server" \
  --env SAX_ROOT=gs://${GSBUCKET}/sax-root \
  sax-model-server:v1.1.0-mod \
  --sax_cell="/sax/test" \
  --port=10001 \
  --platform_chip=tpuv5e \
  --platform_topology='8'

70B モデル

SSH を使用して TPU に接続し、モデルサーバーを起動します。

gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
 --project ${PROJECT_ID} \
 --zone ${ZONE} \
 --worker=all \
 --command="
   gcloud auth configure-docker \
     us-docker.pkg.dev
   # Pull SAX model server image
   sudo docker pull us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0
   # Run model server
   sudo docker run \
     --privileged  \
     -it \
     -d \
     --rm \
     --network host \
     --name "sax-model-server"  \
     --env SAX_ROOT=gs://${GSBUCKET}/sax-root \
     us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0 \
     --sax_cell="/sax/test" \
     --port=10001 \
     --platform_chip=tpuv5e \
     --platform_topology='16'
"

ログを確認する

モデルサーバーのログをチェックして、モデルサーバーが正しく起動したことを確認します。

docker logs -f sax-model-server

モデルサーバーが開始されない場合は、トラブルシューティングのセクションをご覧ください。

70B モデルの場合は、TPU VM ごとに次の手順を繰り返します。

  1. SSH を使用して TPU に接続します。

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --zone ${ZONE} \
  --worker=WORKER_NUMBER

    WORKER_NUMBER は、接続する TPU VM を示す、0 から始まるインデックスです。

  2. ログを確認します。

    sudo docker logs -f sax-model-server

    3 つの TPU VM が他のインスタンスに接続していることが表示されます。

    I1117 00:16:07.196594 140613973207936 multi_host_sync.py:152] Received SPMD peer address 10.182.0.3:10001
I1117 00:16:07.197484 140613973207936 multi_host_sync.py:152] Received SPMD peer address 10.182.0.87:10001
I1117 00:16:07.199437 140613973207936 multi_host_sync.py:152] Received SPMD peer address 10.182.0.13:10001

    TPU VM の 1 つに、モデルサーバーの起動を示すログがあるはずです。

    I1115 04:01:29.479170 139974275995200 model_service_base.py:867] Started joining SAX cell /sax/test
ERROR: logging before flag.Parse: I1115 04:01:31.479794       1 location.go:141] Calling Join due to address update
ERROR: logging before flag.Parse: I1115 04:01:31.814721       1 location.go:155] Joined 10.182.0.44:10000

モデルを公開する

SAX には、SAX モデルサーバーの操作を簡素化する saxutil というコマンドライン ツールが付属しています。このチュートリアルでは、saxutil を使用してモデルを公開します。saxutil コマンドの完全なリストについては、Saxml README ファイルをご覧ください。

  1. Saxml GitHub リポジトリのクローンを作成したディレクトリに移動します。

    cd  saxml

  2. 70B モデルの場合は、コンバージョン サーバーに接続します。

    gcloud compute ssh ${CONV_SERVER_NAME} \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --zone ${ZONE}

  3. Bazel をインストールする

    sudo apt-get install bazel

  4. Cloud Storage バケットで saxutil を実行するためのエイリアスを設定します。

    alias saxutil='bazel run saxml/bin:saxutil -- --sax_root=gs://${GSBUCKET}/sax-root'

  5. saxutil を使用してモデルを公開します。これには、TPU v5litepod-8 では約 10 分を要します。

    saxutil --sax_root=gs://${GSBUCKET}/sax-root publish '/sax/test/MODEL' \
    saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.PARAMETERS \
    gs://${GSBUCKET}/sax_models/llama2/SAX_LLAMA2_DIR/checkpoint_00000000/ \
    1

    次の変数を置き換えます。

    モデルの規模 値
    70 億人 MODEL: llama27b
    PARAMETERS: saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LLaMA7BFP16TPUv5e
    SAX_LLAMA2_DIR: saxml_llama27b
    13B MODEL: llama213b
    PARAMETERS: saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LLaMA13BFP16TPUv5e
    SAX_LLAMA2_DIR: saxml_llama213b
    70B MODEL: llama270b
    PARAMETERS: saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LLaMA70BFP16TPUv5e
    SAX_LLAMA2_DIR: saxml_llama270b

デプロイのテスト

デプロイが成功したかどうかを確認するには、saxutil ls コマンドを使用します。

saxutil ls /sax/test/MODEL

デプロイが成功すると、レプリカの数はゼロより大きくなり、次のように表示されます。

INFO: Running command line: bazel-bin/saxml/bin/saxutil_/saxutil '--sax_rootmgs://sax-admin2/sax-root is /sax/test/1lama27b

+----------+-------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------------+---------------------------+
| MODEL    | MODEL PATH                                            | CHECKPOINT PATH                                                       | # OF REPLICAS | (SELECTED) REPLICAADDRESS |
+----------+-------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------------+---------------------------+
| llama27b | saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LLaMA7BFP16TPUv5e | gs://${MODEL_BUCKET}/sax_models/llama2/7b/pax_7B/checkpoint_00000000/ | 1             | 10.182.0.28:10001         |
+----------+-------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------------+---------------------------+

モデルサーバーの Docker ログは次のようになります。

I1114 17:31:03.586631 140003787142720 model_service_base.py:532] Successfully loaded model for key: /sax/test/llama27b

INFO: Running command line: bazel-bin/saxml/bin/saxutil_/saxutil '--sax_rootmgs://sax-admin2/sax-root is /sax/test/1lama27b

トラブルシューティング

デプロイが失敗した場合は、モデルサーバーのログを確認します。

sudo docker logs -f sax-model-server

デプロイが成功すると、次の出力が表示されます。

Successfully loaded model for key: /sax/test/llama27b

ログにモデルがデプロイされたことが表示されない場合は、モデル構成とモデル チェックポイントへのパスを確認してください。

レスポンスの生成

saxutil ツールを使用して、プロンプトに対するレスポンスを生成できます。

質問に対する回答を生成する:

saxutil lm.generate -extra="temperature:0.2"  /sax/test/MODEL "Q: Who is Harry Potter's mother? A:"

出力例を以下に示します。

INFO: Running command line: bazel-bin/saxml/bin/saxutil_/saxutil '--sax_rootmgs://sax-admin2/sax-root' lm.generate /sax/test/llama27b 'Q: Who is Harry Potter's mother? A: `
+-------------------------------+------------+
| GENERATE                      | SCORE      |
+-------------------------------+------------+
| 1. Harry Potter's mother is   | -20.214787 |
| Lily Evans. 2. Harry Potter's |            |
| mother is Petunia Evans       |            |
| (Dursley).                    |            |
+-------------------------------+------------+

クライアントからモデルを操作する

SAX リポジトリには、SAX セルを操作するために使用できるクライアントが含まれています。クライアントは C++、Python、Go で使用できます。次の例は、Python クライアントをビルドする方法を示しています。

  1. Python クライアントをビルドします。

    bazel build saxml/client/python:sax.cc --compile_one_dependency

  2. クライアントを PYTHONPATH に追加します。この例では、ホーム ディレクトリの下に saxml があることを前提としています。

    export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:$HOME/saxml/bazel-bin/saxml/client/python/

  3. Python シェルから SAX を操作します。

    $ python3
Python 3.10.12 (main, Jun 11 2023, 05:26:28) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sax
>>>

HTTP エンドポイントからモデルを操作する

HTTP エンドポイントからモデルを操作するには、HTTP クライアントを作成します。

  1. Compute Engine VM を作成する

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export ZONE=ZONE
export HTTP_SERVER_NAME=HTTP_SERVER_NAME
export SERVICE_ACCOUNT=SERVICE_ACCOUNT
export MACHINE_TYPE=e2-standard-8
gcloud compute instances create $HTTP_SERVER_NAME --project=$PROJECT_ID --zone=$ZONE \
  --machine-type=$MACHINE_TYPE \
  --network-interface=network-tier=PREMIUM,stack-type=IPV4_ONLY,subnet=default \
  --maintenance-policy=MIGRATE --provisioning-model=STANDARD \
  --service-account=$SERVICE_ACCOUNT \
  --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --tags=http-server,https-server \
  --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,device-name=$HTTP_SERVER_NAME,image=projects/ml-images/global/images/c0-deeplearning-common-cpu-v20230925-debian-10,mode=rw,size=500,type=projects/$PROJECT_ID/zones/$ZONE/diskTypes/pd-balanced \
  --no-shielded-secure-boot \
  --shielded-vtpm \
  --shielded-integrity-monitoring \
  --labels=goog-ec-src=vm_add-gcloud \
  --reservation-affinity=any

  2. SSH を使用して Compute Engine VM に接続します。

    gcloud compute ssh $HTTP_SERVER_NAME --project=$PROJECT_ID --zone=$ZONE

  3. GKE GitHub リポジトリに AI のクローンを作成します。

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/ai-on-gke.git

  4. HTTP サーバーのディレクトリに移動します。

    cd ai-on-gke/tools/saxml-on-gke/httpserver

  5. Docker ファイルをビルドします。

    docker build -f Dockerfile -t sax-http .

  6. HTTP サーバーを実行する

    docker run -e SAX_ROOT=gs://${GSBUCKET}/sax-root -p 8888:8888 -it sax-http

次のコマンドを使用して、ローカルマシンまたはポート 8888 にアクセスできる別のサーバーからエンドポイントをテストします。

  1. サーバーの IP アドレスとポートの環境変数をエクスポートします。

    export LB_IP=HTTP_SERVER_EXTERNAL_IP
export PORT=8888

  2. モデルとクエリを含む JSON ペイロードを設定します。

    json_payload=$(cat  << EOF
{
  "model": "/sax/test/MODEL",
  "query": "Example query"
}
EOF
)

  3. リクエストを送信します。

    curl --request POST --header "Content-type: application/json" -s $LB_IP:$PORT/generate --data "$json_payload"

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。

このチュートリアルが終了したら、次の手順でリソースをクリーンアップします。

  1. Cloud TPU を削除します。

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete $TPU_NAME  --zone $ZONE

  2. Compute Engine インスタンスを作成した場合は、そのインスタンスを削除します。

    gcloud compute instances delete INSTANCE_NAME

  3. Cloud Storage バケットとその内容を削除します。

    gcloud storage rm --recursive gs://BUCKET_NAME

次のステップ