Usar o vLLM no GKE para executar inferência com o DeepSeek-V3.1-Base

Neste tutorial, mostramos como implantar e disponibilizar um modelo de linguagem DeepSeek-V3.1-Base usando o framework vLLM. Você implanta esse modelo em um cluster do Autopilot da edição Enterprise do Google Kubernetes Engine (GKE) e consome uma única máquina virtual A4 (VM) com oito GPUs B200.

Importante: para concluir este tutorial, você precisa ter reservado a capacidade de criar uma VM A4. Para saber mais sobre suas opções de reserva de capacidade no Hipercomputador de IA para uma data e hora futuras, consulte Escolher uma opção de consumo.

Este tutorial é destinado a engenheiros de machine learning (ML), administradores e operadores de plataforma e especialistas em dados e IA interessados em usar os recursos de orquestração de contêineres do Kubernetes para processar cargas de trabalho de inferência.

Objetivos

1. Acesse o DeepSeek-V3.1-Base usando o Hugging Face.
2. Prepare seu ambiente.
3. Criar um cluster do GKE no modo Autopilot.
4. Crie um secret do Kubernetes para as credenciais do Hugging Face.
5. Implante um contêiner vLLM no seu cluster do GKE.
6. Interaja com o DeepSeek-V3.1-Base usando curl.
7. Fazer a limpeza.

Custos

Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud, entre eles:

• Preços do GKE
• Preços das Cloud GPUs

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços.

Antes de começar

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API necessária:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable container.googleapis.com

Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API necessária:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable container.googleapis.com

1. Atribua papéis à sua conta de usuário. Execute o seguinte comando uma vez para cada um dos seguintes papéis do IAM: roles/container.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o ID do projeto.
   • USER_IDENTIFIER: o identificador da sua conta de usuário . Por exemplo, [e-mail].
   • ROLE: o papel do IAM concedido à sua conta de usuário.
2. Faça login ou crie uma conta do Hugging Face.

Acessar o DeepSeek usando o Hugging Face

Para usar o Hugging Face e acessar o DeepSeek, faça o seguinte:

1. Faça login no Hugging Face e conheça o modelo DeepSeek-V3.1-Base.
2. Crie um token de acesso read do Hugging Face.
3. Copie e salve o valor do token read access. Você vai usá-lo mais tarde neste tutorial.

Preparar o ambiente

Para preparar o ambiente, defina as variáveis de ambiente padrão:

gcloud config set project PROJECT_ID
gcloud config set billing/quota_project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export RESERVATION_URL=RESERVATION_URL
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export HUGGING_FACE_TOKEN=HUGGING_FACE_TOKEN
export NETWORK=NETWORK_NAME
export SUBNETWORK=SUBNETWORK_NAME

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do Google Cloud projeto em que você quer criar o cluster do GKE.

• RESERVATION_URL: o URL da reserva que você quer usar para criar o cluster do GKE. Com base no projeto em que a reserva existe, especifique um dos seguintes valores:

  • A reserva existe no seu projeto: RESERVATION_NAME

  • A reserva existe em um projeto diferente, e seu projeto pode usar a reserva: projects/RESERVATION_PROJECT_ID/reservations/RESERVATION_NAME

• REGION: a região em que você quer criar o cluster do GKE. Só é possível criar o cluster na região em que a reserva está.

• CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE a ser criado.

• HUGGING_FACE_TOKEN: o token de acesso do Hugging Face que você criou na seção anterior.

• NETWORK_NAME: a rede que o cluster do GKE usa. Especifique um dos seguintes valores:

  • Se você criou uma rede personalizada, especifique o nome dela.

  • Caso contrário, especifique default.

• SUBNETWORK_NAME: a sub-rede usada pelo cluster do GKE. Especifique um dos seguintes valores:

  • Se você criou uma sub-rede personalizada, especifique o nome dela. Só é possível especificar uma sub-rede que esteja na mesma região da reserva.

  • Caso contrário, especifique default.

Criar um cluster do GKE no modo Autopilot

Para criar um cluster do GKE no modo Autopilot, execute o seguinte comando:

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

A criação do cluster do GKE pode levar algum tempo. Para verificar se o Google Cloud concluiu a criação do cluster, acesse Clusters do Kubernetes no console Google Cloud .

Criar um secret do Kubernetes para as credenciais do Hugging Face

Para criar um secret do Kubernetes para as credenciais do Hugging Face, faça o seguinte:

1. Configure kubectl para se comunicar com o cluster do GKE:

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

2. Crie um secret do Kubernetes para armazenar seu token do Hugging Face:

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

Implantar um contêiner vLLM no cluster do GKE

1. Crie um arquivo vllm-deepseek3-1-base.yaml com a implantação do vLLM escolhida:

   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
       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=$(MODEL_ID)
           - --tensor-parallel-size=8
           - --host=0.0.0.0
           - --port=8000
           - --max-model-len=8192
           - --max-num-seqs=4
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
           - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: hf-secret
                 key: hf_token
           volumeMounts:
           - mountPath: /dev/shm
             name: dshm
           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
         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
   

2. Aplique o arquivo vllm-deepseek3-1-base.yaml ao cluster do GKE:

   kubectl apply -f vllm-deepseek3-1-base.yaml
   

3. Durante o processo de implantação, o contêiner precisa fazer o download do modelo deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base do Hugging Face. Por isso, a implantação do contêiner pode levar até 30 minutos para ser concluída.

4. Para conferir o status da conclusão, execute o comando a seguir:

   kubectl wait \
   --for=condition=Available \
   --timeout=1800s deployment/deepseek3-1-deploy
   

   A flag --timeout=1800s permite que o comando monitore a implantação por até 30 minutos.

Interagir com o DeepSeek V3.1 usando curl

Para verificar o modelo DeepSeek-V3.1-Base implantado, faça o seguinte:

1. Configure o encaminhamento de portas para o DeepSeek-V3.1-Base:

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

2. Abra uma nova janela do terminal. Em seguida, converse com o 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
   }'
   

3. A saída será semelhante a esta:

   {
     "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
   }
   

Observar o desempenho do modelo

Se quiser observar a performance do modelo, use a integração do painel do vLLM no Cloud Monitoring. Esse painel ajuda você a conferir métricas de desempenho importantes para seu modelo, como capacidade de processamento de tokens, latência de rede e taxas de erro. Para mais informações, consulte vLLM na documentação do Monitoring.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Excluir o projeto

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

Excluir um projeto do Google Cloud :

gcloud projects delete PROJECT_ID

Excluir os recursos

1. Para excluir a implantação e o serviço no arquivo vllm-deepseek3-1-base.yaml e o secret do Kubernetes do cluster do GKE, execute o seguinte:

   kubectl delete -f vllm-deepseek3-1-base.yaml
   kubectl delete secret hf-secret
   

2. Para excluir o cluster do GKE, faça o seguinte:

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

A seguir

• Gerenciar clusters do GKE otimizados para IA