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Usa vLLM en GKE para ejecutar la inferencia con DeepSeek-V3.1-Base

En este instructivo, se muestra cómo implementar y entregar un modelo de lenguaje DeepSeek-V3.1-Base con el framework de vLLM. Implementas este modelo en un clúster de Autopilot de la edición Enterprise de Google Kubernetes Engine (GKE) y consumes una sola máquina virtual (VM) A4 que tiene 8 GPU B200.

Este instructivo está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático (AA), administradores y operadores de plataformas, y especialistas en datos y en IA que estén interesados en usar las capacidades de organización de contenedores de Kubernetes para controlar las cargas de trabajo de inferencia.

Objetivos

Accede a DeepSeek-V3.1-Base con Hugging Face.
Prepara tu entorno.
Crear un clúster de GKE en modo Autopilot
Crea un secreto de Kubernetes para las credenciales de Hugging Face.
Crear un bucket de Cloud Storage
Descarga el modelo en tu bucket de Cloud Storage.
Implementa un contenedor de vLLM en tu clúster de GKE.
Interactúa con DeepSeek-V3.1-Base usando curl.
Realizar una limpieza

Costos

En este instructivo, se usan los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios.

Antes de comenzar

Accede a tu cuenta de Google Cloud . Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

Instala Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
Crear un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.

Crea un proyecto de Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto Google Cloud que estás creando.
Selecciona el proyecto Google Cloud que creaste:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu proyecto de Google Cloud .

Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

Habilita la API necesaria:

Roles necesarios para habilitar las APIs

Para habilitar APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtener este permiso a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

gcloud services enable container.googleapis.com

Instala Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
Crear un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.

Crea un proyecto de Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto Google Cloud que estás creando.
Selecciona el proyecto Google Cloud que creaste:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu proyecto de Google Cloud .

Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

Habilita la API necesaria:

Roles necesarios para habilitar las APIs

gcloud services enable container.googleapis.com

Otorga roles a tu cuenta de usuario. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/container.admin
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
```
Reemplaza lo siguiente:
- PROJECT_ID: ID del proyecto
- USER_IDENTIFIER: Es el identificador de tu cuenta de usuario de . Por ejemplo, myemail@example.com.
- ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.
Accede a tu cuenta de Hugging Face o crea una.

Accede a DeepSeek con Hugging Face

Para usar Hugging Face y acceder a DeepSeek, haz lo siguiente:

Accede a Hugging Face y explora el modelo DeepSeek-V3.1-Base.
Crea un token de acceso de Hugging Face read.
Copia y guarda el valor del token read access. La usarás más adelante en este instructivo.

Prepara el entorno

Para preparar tu entorno, establece las variables de entorno predeterminadas:

export PROJECT_ID="YOUR_PROJECT_ID"
export RESERVATION_URL="YOUR_RESERVATION_NAME"
export REGION="YOUR_REGION"
export CLUSTER_NAME="YOUR_CLUSTER_NAME"
export GCS_BUCKET="YOUR_GCS_BUCKET"
export HUGGING_FACE_TOKEN="YOUR_HF_TOKEN"
export NETWORK="YOUR_NETWORK_NAME"
export SUBNETWORK="YOUR_SUBNETWORK_NAME"
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe "${PROJECT_ID}" --format="value(projectNumber)")

gcloud config set project "${PROJECT_ID}"
gcloud config set billing/quota_project "${PROJECT_ID}"

Reemplaza lo siguiente:

YOUR_PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto en el que deseas crear el clúster de GKE.
YOUR_RESERVATION_NAME: Es la URL de la reserva que deseas usar para crear tu clúster de GKE. Según el proyecto en el que existe la reserva, especifica uno de los siguientes valores:
- La reserva existe en tu proyecto: RESERVATION_NAME
- La reserva existe en otro proyecto y tu proyecto puede usarla: projects/RESERVATION_PROJECT_ID/reservations/RESERVATION_NAME
YOUR_REGION: Es la región en la que deseas crear tu clúster de GKE. Solo puedes crear el clúster en la región en la que existe tu reserva.
YOUR_CLUSTER_NAME: Es el nombre del clúster de GKE que se creará.
YOUR_GCS_BUCKET: Es el nombre del bucket de Cloud Storage en el que descargas el modelo.
YOUR_HF_TOKEN: El token de acceso de Hugging Face que creaste en la sección anterior.
YOUR_NETWORK_NAME: Es la red que usa el clúster de GKE. Especifica uno de los siguientes valores:
- Si creaste una red personalizada, especifica su nombre.
- De lo contrario, especifica default.
YOUR_SUBNETWORK_NAME: Es la subred que usa el clúster de GKE. Especifica uno de los siguientes valores:
- Si creaste una subred personalizada, especifica su nombre. Solo puedes especificar una subred que exista en la misma región que la reserva.
- De lo contrario, especifica default.

Crea un clúster de GKE en modo Autopilot

Para crear un clúster de GKE en modo Autopilot, ejecuta el siguiente comando:

gcloud container clusters create-auto $CLUSTER_NAME \
    --project=$PROJECT_ID \
    --region=$REGION \
    --release-channel=rapid \
    --network=$NETWORK \
    --subnetwork=$SUBNETWORK

La creación del clúster de GKE puede tardar un tiempo en completarse. Para verificar que Google Cloud haya terminado de crear tu clúster, ve aClústeres de Kubernetesen la consola de Google Cloud .

Crea un secreto de Kubernetes para las credenciales de Hugging Face

Para crear un secreto de Kubernetes para las credenciales de Hugging Face, haz lo siguiente:

Configura kubectl para comunicarse con tu clúster de GKE:

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

Crea un Secret de Kubernetes para almacenar tu token de Hugging Face:

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

Cree un bucket de Cloud Storage

Si deseas usar un bucket nuevo para almacenar el modelo, ejecuta el siguiente comando:

gcloud storage buckets create gs://$GCS_BUCKET --location=$REGION --uniform-bucket-level-access

Otorga permisos de write en el bucket de Cloud Storage a la cuenta de servicio predeterminada:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://$GCS_BUCKET \
    --member="principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/$PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/default/sa/default" \
    --role="roles/storage.objectAdmin"

Si quieres usar un bucket de Cloud Storage existente, puedes omitir este paso. Sin embargo, debes asegurarte de que tu bucket esté en la misma región que tu clúster y de que la cuenta de servicio tenga los permisos write necesarios para acceder a él.

Descarga el modelo en tu bucket de Cloud Storage

Crea un archivo deepseek-download-job.yaml:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: deepseek-download-job
  namespace: default
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deepseek-oss-downloader
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
      - name: downloader
        image: google/cloud-sdk:slim
        resources:
          requests:
            cpu: "8"
            memory: "32Gi"
          limits:
            cpu: "8"
            memory: "32Gi"
        env:
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_token
        - name: HF_XET_HIGH_PERFORMANCE
          value: "0"
        - name: PIP_BREAK_SYSTEM_PACKAGES
          value: "1"
        command: ["/bin/sh", "-c"]
        args:
        - |
          set -e
          echo "Installing Hugging Face Hub CLI..."
          pip install -U "huggingface_hub[cli]"

          LOCAL_DIR="/mnt/model-download/deepseek-v3-1"
          mkdir -p "$LOCAL_DIR"

          echo "Downloading model from HF to local SSD using parallel workers..."
          hf download deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base \
            --token "$HUGGING_FACE_HUB_TOKEN" \
            --local-dir "$LOCAL_DIR" \
            --max-workers 8

          DOWNLOAD_STATUS=$?

          if [ $DOWNLOAD_STATUS -ne 0 ]; then
            echo "ERROR: Model download failed with exit code $DOWNLOAD_STATUS"
            exit $DOWNLOAD_STATUS
          fi

          echo "Download to SSD complete. Syncing to GCS..."
          gcloud storage rsync "$LOCAL_DIR" "gs://$GCS_BUCKET/deepseek-v3-1" --recursive

          echo "Process successfully completed!"
        volumeMounts:
        - mountPath: /mnt/model-download
          name: download-storage
      volumes:
      - name: download-storage
        ephemeral:
          volumeClaimTemplate:
            spec:
              accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
              storageClassName: premium-rwo
              resources:
                requests:
                  storage: 800Gi

Aplica el manifiesto deepseek-download-job.yaml para inicializar el trabajo de descarga:
```
envsubst '$GCS_BUCKET' < deepseek-download-job.yaml | kubectl apply -f -
```
Para ver el estado de finalización, ejecuta el siguiente comando:
```
kubectl wait \
    --for=condition=Complete \
    --timeout=7200s job/deepseek-download-job
```
La marca --timeout especifica cuánto tiempo supervisa el comando el trabajo antes de que se agote el tiempo de espera.

El recurso de trabajo descarga los pesos del modelo DeepSeek-V3.1-Base de Hugging Face a tu bucket de Google Cloud Storage con el volumen SSD. La descarga tarda alrededor de 40 minutos en completarse. Una vez que finalice la descarga, continúa con la siguiente sección para iniciar la implementación del modelo.
Para borrar el trabajo, ejecuta el siguiente comando:
```
kubectl delete job deepseek-download-job
```

Implementa un contenedor de vLLM en tu clúster de GKE

Después de descargar el modelo en tu bucket de Cloud Storage, implementa un contenedor de vLLM en tu clúster de GKE completando los siguientes pasos:

Crea un archivo vllm-deepseek3-1-base.yaml con la implementación de vLLM que elijas:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deepseek3-1-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: deepseek
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deepseek
        ai.gke.io/model: deepseek-v3-1-base
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
    spec:
      containers:
      - name: vllm-inference
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20250819_0916_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "10"
            memory: "1000Gi"
            ephemeral-storage: "1Ti"
            nvidia.com/gpu: "8"
          limits:
            cpu: "10"
            memory: "1000Gi"
            ephemeral-storage: "1Ti"
            nvidia.com/gpu: "8"
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server"]
        args:
        - --model=/mnt/gcs/deepseek-v3-1
        - --tensor-parallel-size=8
        - --host=0.0.0.0
        - --port=8000
        - --max-model-len=8192
        - --max-num-seqs=4
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
        - mountPath: /mnt/gcs
          name: gcs-bucket-volume
          readOnly: true
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 1800
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 1800
          periodSeconds: 5
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      - name: gcs-bucket-volume
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          volumeAttributes:
            bucketName: $GCS_BUCKET
            mountOptions: "implicit-dirs,file-cache:max-size-mb:-1,file-cache:enable-parallel-downloads:true,file-cache:max-parallel-downloads:32,file-cache:parallel-downloads-per-file:8,file-cache:download-chunk-size-mb:16"
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-b200
        cloud.google.com/reservation-name: $RESERVATION_URL
        cloud.google.com/reservation-affinity: "specific"
        cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deepseek-service
spec:
  selector:
    app: deepseek
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000
---
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: deepseek-monitoring
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: deepseek
  endpoints:
  - port: 8000
    path: /metrics
    interval: 30s

Aplica el archivo vllm-deepseek3-1-base.yaml a tu clúster de GKE:

envsubst < vllm-deepseek3-1-base.yaml | kubectl apply -f -

Para ver el estado de finalización, ejecuta el siguiente comando:
```
kubectl wait \
  --for=condition=Available \
  --timeout=7200s deployment/deepseek3-1-deploy
```
La marca --timeout permite que el comando supervise la implementación durante el período especificado.

Interactúa con DeepSeek-V3.1-Base usando curl

Para verificar el modelo DeepSeek-V3.1-Base que implementaste, haz lo siguiente:

Configura la redirección de puertos a DeepSeek-V3.1-Base:

kubectl port-forward service/deepseek-service 8000:8000

Abre una nueva ventana de terminal. Luego, puedes chatear con tu modelo usandocurl:

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Describe how generative AI works in one short and easy to understand sentence"
    }
  ],
"stream":false
}' | jq .

El resultado que ves es similar al siguiente:

{
  "id": "chatcmpl-1a47172070544a5d83199ed5548befca",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755891024,
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\nGenerative AI uses patterns from existing data to create new, similar content, like text, images, or music.\n",
        "refusal": null,
        "annotations": null,
        "audio": null,
        "function_call": null,
        "tool_calls": [],
        "reasoning_content": null
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop",
      "stop_reason": null
    }
  ],
  "service_tier": null,
  "system_fingerprint": null,
  "usage": {
    "prompt_tokens": 17,
    "total_tokens": 42,
    "completion_tokens": 25,
    "prompt_tokens_details": null
  },
  "prompt_logprobs": null,
  "kv_transfer_params": null
}

Observa el rendimiento del modelo

Si deseas observar el rendimiento de tu modelo, puedes usar la integración del panel de vLLM en Cloud Monitoring. Este panel te ayuda a ver las métricas de rendimiento críticas de tu modelo, como la capacidad de procesamiento de tokens, la latencia de la red y las tasas de error. Para obtener más información, consulta vLLM en la documentación de Monitoring.

Realiza una limpieza

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra recursos

Después de completar el instructivo, borra los recursos que ya no necesites:

Para borrar la implementación y el servicio definidos en el archivo vllm-deepseek3-1-base.yaml y el secreto de Kubernetes del clúster de GKE, ejecuta el siguiente comando:
```
envsubst < vllm-deepseek3-1-base.yaml | kubectl delete -f -
kubectl delete secret hf-secret
```
Para borrar tu bucket de Cloud Storage, ejecuta el siguiente comando:
```
gcloud storage rm --recursive gs://$GCS_BUCKET
```

Para borrar tu clúster de GKE, haz lo siguiente:

gcloud container clusters delete $CLUSTER_NAME \
    --region=$REGION \
    --quiet

Borra tu proyecto

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

Se borra todo su contenido. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los IDs personalizados de los proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID personalizado del proyecto que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto, en lugar de todo el proyecto.

Si planeas explorar varios instructivos, arquitecturas o guías de inicio rápido, reutilizar proyectos puede ser útil para no exceder los límites de cuota de los proyectos.

Borra un Google Cloud proyecto:

gcloud projects delete PROJECT_ID

¿Qué sigue?

Administra clústeres de GKE optimizados para IA