Condividi le risorse tra i deployment

Per impostazione predefinita, viene eseguito il deployment di un modello Vertex AI sulla propria istanza di macchina virtuale (VM). Vertex AI offre la possibilità di co-ospitare i modelli sulla stessa VM, il che garantisce i seguenti vantaggi:

  • Condivisione delle risorse tra più deployment.
  • Pubblicazione del modello conveniente.
  • Migliore utilizzo della memoria e delle risorse di calcolo.

Questa guida descrive come condividere le risorse tra più deployment su Vertex AI.

Panoramica

Il supporto del cohosting dei modelli introduce il concetto di DeploymentResourcePool, che raggruppa i deployment di modelli che condividono le risorse all'interno di una singola VM. È possibile eseguire il deployment di più endpoint sulla stessa VM all'interno di un'istruzione DeploymentResourcePool. Ogni endpoint ha uno o più modelli di cui è stato eseguito il deployment. I modelli di cui è stato eseguito il deployment per un determinato endpoint possono essere raggruppati nello stesso DeploymentResourcePool o in uno diverso.

Nell'esempio seguente, sono presenti quattro modelli e due endpoint:

Modelli di cohosting da più endpoint

È stato eseguito il deployment di Model_A, Model_B e Model_C in Endpoint_1 e il traffico viene indirizzato a tutti. Viene eseguito il deployment di Model_D in Endpoint_2, che riceve il 100% del traffico per quell'endpoint. Invece di assegnare ogni modello a una VM separata, puoi raggruppare i modelli in uno dei seguenti modi:

  • Raggruppa Model_A e Model_B per condividere una VM. In questo modo fanno parte di DeploymentResourcePool_X.
  • Raggruppa Model_C e Model_D (attualmente non nello stesso endpoint) per condividere una VM; in questo modo fanno parte di DeploymentResourcePool_Y.

Pool di risorse di deployment diversi non possono condividere una VM.

Considerazioni

Non esiste un limite massimo al numero di modelli di cui è possibile eseguire il deployment in un singolo pool di risorse di deployment. Dipende dalla forma della VM scelta, dalle dimensioni del modello e dai modelli di traffico. Il cohosting funziona bene quando si hanno molti modelli di cui è stato eseguito il deployment con traffico sparso, per cui l'assegnazione di una macchina dedicata a ciascun modello di cui è stato eseguito il deployment non utilizza efficacemente le risorse.

Puoi eseguire contemporaneamente il deployment dei modelli nello stesso pool di risorse di deployment. Tuttavia, esiste un limite di 20 richieste di deployment simultanee in un dato momento.

Si registra un aumento dell'utilizzo della CPU durante il deployment di un modello. L'aumento dell'utilizzo della CPU può portare a un aumento della latenza per il traffico esistente o può attivare la scalabilità automatica. Per un'esperienza ottimale, è consigliabile evitare il traffico elevato verso un pool di risorse di deployment durante il deployment di un nuovo modello.

L'annullamento del deployment di un modello in un pool di risorse di deployment non influisce sul traffico esistente in un pool di risorse di deployment. Durante l'annullamento del deployment di un modello non è previsto alcun impatto sull'utilizzo della CPU o sulla latenza del traffico esistente.

Un pool di risorse di deployment vuoto non consuma la tua quota di risorse. Il provisioning delle risorse viene eseguito in un pool di risorse di deployment quando viene eseguito il deployment del primo modello e vengono rilasciate quando viene annullato il deployment dell'ultimo modello.

I modelli in un singolo pool di risorse di deployment non sono isolati tra loro in termini di risorse come CPU e memoria. Se un modello utilizza la maggior parte delle risorse, attiverà la scalabilità automatica.

Limitazioni

Quando si esegue il deployment di modelli in cui è abilitata la condivisione delle risorse, esistono le seguenti limitazioni:

Deployment di un modello

Per eseguire il deployment di un modello in DeploymentResourcePool, completa i seguenti passaggi:

  1. Se necessario, crea un pool di risorse di deployment.
  2. Crea un endpoint, se necessario.
  3. Recupera l'ID endpoint.
  4. Esegui il deployment del modello nell'endpoint nel pool di risorse di deployment.

Crea un pool di risorse di deployment

Se esegui il deployment di un modello in DeploymentResourcePool esistente, salta questo passaggio:

Utilizza CreateDeploymentResourcePool per creare un pool di risorse.

Console Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Pool di risorse di deployment di Vertex AI.

    Vai a Pool di risorse di deployment

  2. Fai clic su Crea e compila il modulo (mostrato di seguito).

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • MACHINE_TYPE: facoltativo. Le risorse della macchina utilizzate per ogni nodo di questo deployment. L'impostazione predefinita è n1-standard-2. Scopri di più sui tipi di macchina.
  • ACCELERATOR_TYPE: tipo di acceleratore da associare alla macchina. Facoltativo se ACCELERATOR_COUNT non è specificato o è pari a zero. Opzione non consigliata per i modelli AutoML o i modelli con addestramento personalizzato che utilizzano immagini non GPU. Scopri di più.
  • ACCELERATOR_COUNT: il numero di acceleratori da utilizzare per ogni replica. Facoltativo. Deve essere zero o non specificato per i modelli AutoML o i modelli con addestramento personalizzato che utilizzano immagini non GPU.
  • MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di nodi per questo deployment. Il numero di nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione, fino al numero massimo di nodi e mai inferiore a questo numero di nodi. Questo valore deve essere maggiore o uguale a 1.
  • MAX_REPLICA_COUNT: il numero massimo di nodi per questo deployment. Il conteggio dei nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione fino a questo numero di nodi, ma mai inferiore al numero minimo di nodi.
  • DEPLOYMENT_RESOURCE_POOL_ID: un nome per il tuo DeploymentResourcePool. La lunghezza massima è di 63 caratteri, mentre i caratteri validi sono /^[a-z]([a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?$/.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/deploymentResourcePools

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "deploymentResourcePool":{
    "dedicatedResources":{
      "machineSpec":{
        "machineType":"MACHINE_TYPE",
        "acceleratorType":"ACCELERATOR_TYPE",
        "acceleratorCount":"ACCELERATOR_COUNT"
      },
      "minReplicaCount":MIN_REPLICA_COUNT, 
      "maxReplicaCount":MAX_REPLICA_COUNT
    }
  },
  "deploymentResourcePoolId":"DEPLOYMENT_RESOURCE_POOL_ID"
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/deploymentResourcePools/DEPLOYMENT_RESOURCE_POOL_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1beta1.CreateDeploymentResourcePoolOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2022-06-15T05:48:06.383592Z",
      "updateTime": "2022-06-15T05:48:06.383592Z"
    }
  }
}

Puoi eseguire il polling per verificare lo stato dell'operazione finché la risposta non include "done": true.

Creazione endpoint

Segui queste istruzioni per creare un endpoint. Questo passaggio è uguale al deployment di un singolo modello.

Recupera l'ID endpoint

Segui queste istruzioni per recuperare l'ID endpoint. Questo passaggio è uguale al deployment di un singolo modello.

Esegui il deployment del modello in un pool di risorse di deployment

Dopo aver creato un DeploymentResourcePool e un endpoint, puoi eseguire il deployment utilizzando il metodo API DeployModel. Questo processo è simile al deployment di un singolo modello. Se è presente un valore DeploymentResourcePool, specifica shared_resources pari a DeployModel con il nome della risorsa DeploymentResourcePool di cui stai eseguendo il deployment.

Console Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry di Vertex AI.

    Vai al registro dei modelli

  2. Individua il tuo modello e fai clic su Deploy to endpoint.

  3. In Impostazioni modello (mostrate di seguito), seleziona Esegui il deployment in un pool di risorse di deployment condiviso.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
  • MODEL_ID: l'ID del modello di cui eseguire il deployment.
  • DEPLOYED_MODEL_NAME: un nome per DeployedModel. Puoi utilizzare anche il nome visualizzato di Model per DeployedModel.
  • DEPLOYMENT_RESOURCE_POOL_ID: un nome per il tuo DeploymentResourcePool. La lunghezza massima è di 63 caratteri, mentre i caratteri validi sono /^[a-z]([a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?$/.
  • TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL: la percentuale del traffico di previsione verso questo endpoint che verrà instradato al modello di cui viene eseguito il deployment con questa operazione. Il valore predefinito è 100. La somma di tutte le percentuali di traffico deve essere pari a 100. Scopri di più sulle suddivisioni del traffico.
  • DEPLOYED_MODEL_ID_N: facoltativo. Se viene eseguito il deployment di altri modelli in questo endpoint, devi aggiornare le rispettive percentuali di suddivisione del traffico in modo che la somma di tutte le percentuali arrivi a 100.
  • TRAFFIC_SPLIT_MODEL_N: il valore percentuale di suddivisione del traffico per la chiave dell'ID del modello di cui è stato eseguito il deployment.
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID:deployModel

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "deployedModel": {
    "model": "projects/PROJECT/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
    "displayName": "DEPLOYED_MODEL_NAME",
    "sharedResources":"projects/PROJECT/locations/us-central1/deploymentResourcePools/DEPLOYMENT_RESOURCE_POOL_ID"
  },
  "trafficSplit": {
    "0": TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_1": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_1,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_2": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_2
  },
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1beta1.DeployModelOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2022-06-19T17:53:16.502088Z",
      "updateTime": "2022-06-19T17:53:16.502088Z"
    }
  }
}

Ripeti la richiesta precedente con modelli diversi che hanno le stesse risorse condivise per eseguire il deployment di più modelli nello stesso pool di risorse di deployment.

ottieni previsioni

Puoi inviare richieste di previsione a un modello in un DeploymentResourcePool come faresti con qualsiasi altro modello di cui è stato eseguito il deployment su Vertex AI.