Menggunakan vLLM di GKE untuk menyajikan inferensi Gemma 3 27B

Tutorial ini menunjukkan cara men-deploy dan menayangkan model bahasa besar (LLM) Gemma 3 27B dengan framework penayangan vLLM. Anda men-deploy Gemma 3 pada satu instance virtual machine (VM) A4 di Google Kubernetes Engine (GKE).

Penting: Untuk menyelesaikan tutorial ini, Anda harus mencadangkan kapasitas untuk membuat VM A4. Untuk mempelajari lebih lanjut opsi Anda untuk memesan kapasitas di AI Hypercomputer untuk tanggal dan waktu mendatang, lihat Memilih opsi konsumsi.

Tutorial ini ditujukan untuk engineer machine learning (ML), administrator dan operator platform, serta spesialis data dan AI yang tertarik menggunakan kemampuan orkestrasi container Kubernetes untuk menangani beban kerja inferensi.

Tujuan

1. Akses Gemma 3 menggunakan Hugging Face.

2. Siapkan lingkungan Anda.

3. Buat cluster GKE dalam mode Autopilot.

4. Buat secret Kubernetes untuk kredensial Hugging Face.

5. Deploy container vLLM ke cluster GKE Anda.

6. Berinteraksi dengan Gemma 3 menggunakan curl.

7. Jalankan pembersihan.

Biaya

Tutorial ini menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih, termasuk:

• Harga Google Kubernetes Engine
• Harga GPU

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan Kalkulator Harga.

Sebelum memulai

Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

Instal Google Cloud CLI.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

Buat atau pilih Google Cloud project.

Peran yang diperlukan untuk memilih atau membuat project

• Pilih project: Memilih project tidak memerlukan peran IAM tertentu—Anda dapat memilih project mana pun yang telah diberi peran.
• Membuat project: Untuk membuat project, Anda memerlukan peran Pembuat Project (roles/resourcemanager.projectCreator), yang berisi izin resourcemanager.projects.create. Pelajari cara memberikan peran.

Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

• Buat Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ganti PROJECT_ID dengan nama untuk Google Cloud project yang Anda buat.

• Pilih project Google Cloud yang Anda buat:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ganti PROJECT_ID dengan nama project Google Cloud Anda.

Verifikasi bahwa penagihan diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

Aktifkan API yang diperlukan:

Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

gcloud services enable container.googleapis.com

Instal Google Cloud CLI.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

Buat atau pilih Google Cloud project.

Peran yang diperlukan untuk memilih atau membuat project

• Pilih project: Memilih project tidak memerlukan peran IAM tertentu—Anda dapat memilih project mana pun yang telah diberi peran.
• Membuat project: Untuk membuat project, Anda memerlukan peran Pembuat Project (roles/resourcemanager.projectCreator), yang berisi izin resourcemanager.projects.create. Pelajari cara memberikan peran.

Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

• Buat Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ganti PROJECT_ID dengan nama untuk Google Cloud project yang Anda buat.

• Pilih project Google Cloud yang Anda buat:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ganti PROJECT_ID dengan nama project Google Cloud Anda.

Verifikasi bahwa penagihan diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

Aktifkan API yang diperlukan:

Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

gcloud services enable container.googleapis.com

1. Memberikan peran ke akun pengguna Anda. Jalankan perintah berikut satu kali untuk setiap peran IAM berikut: roles/container.admin

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

   Ganti kode berikut:

   • PROJECT_ID: Project ID Anda.
   • USER_IDENTIFIER: ID untuk akun pengguna Anda. Misalnya, [e-mail].
   • ROLE: Peran IAM yang Anda berikan ke akun pengguna Anda.
2. Login atau buat akun Hugging Face.

Mengakses Gemma 3 menggunakan Hugging Face

Untuk menggunakan Hugging Face guna mengakses Gemma 3, lakukan langkah-langkah berikut:

1. Login ke Hugging Face
2. Buat token akses read Hugging Face. Klik Profil Anda > Setelan > Token akses > +Buat token baru
3. Salin dan simpan nilai token read access. Anda akan menggunakannya nanti dalam tutorial ini.

Menyiapkan lingkungan Anda

Untuk menyiapkan lingkungan Anda, tetapkan variabel lingkungan default:

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

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: ID Google Cloud project tempat Anda ingin membuat cluster GKE.

• RESERVATION_URL: URL reservasi yang ingin Anda gunakan untuk membuat cluster GKE. Berdasarkan project tempat pemesanan berada, tentukan salah satu nilai berikut:

  • Reservasi ada di project Anda: RESERVATION_NAME

  • Pemesanan ada di project lain, dan project Anda dapat menggunakan pemesanan: projects/RESERVATION_PROJECT_ID/reservations/RESERVATION_NAME

• REGION: region tempat Anda ingin membuat cluster GKE. Anda hanya dapat membuat cluster di region tempat reservasi Anda berada.

• CLUSTER_NAME: nama cluster GKE yang akan dibuat.

• HUGGING_FACE_TOKEN: token akses Hugging Face yang Anda buat di bagian sebelumnya.

• NETWORK_NAME: jaringan yang digunakan cluster GKE. Tentukan salah satu nilai berikut:

  • Jika Anda membuat jaringan kustom, tentukan nama jaringan Anda.

  • Jika tidak, tentukan default.

• SUBNETWORK_NAME: subnetwork yang digunakan cluster GKE. Tentukan salah satu nilai berikut:

  • Jika Anda membuat subnetwork kustom, tentukan nama subnetwork Anda. Anda hanya dapat menentukan subnetwork yang ada di region yang sama dengan reservasi.

  • Jika tidak, tentukan default.

Membuat cluster GKE dalam mode Autopilot

Untuk membuat cluster GKE dalam mode Autopilot, jalankan perintah berikut:

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

Mungkin perlu waktu beberapa saat untuk menyelesaikan pembuatan cluster GKE. Untuk memverifikasi bahwa Google Cloud telah selesai membuat cluster Anda, buka Kubernetes clusters di konsol Google Cloud .

Buat secret Kubernetes untuk kredensial Hugging Face

Untuk membuat secret Kubernetes untuk kredensial Hugging Face, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Konfigurasi kubectl untuk berkomunikasi dengan cluster GKE Anda:

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

2. Buat secret Kubernetes untuk menyimpan token Hugging Face Anda:

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

Men-deploy container vLLM ke cluster GKE Anda

Untuk men-deploy container vLLM guna menyajikan model Gemma 3 27B menggunakan Deployment Kubernetes, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buat file vllm-3-27b-it.yaml dengan deployment vLLM pilihan Anda:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: vllm-gemma-deployment
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: gemma-server
     template:
       metadata:
         labels:
           app: gemma-server
           ai.gke.io/model: gemma-3-27b-it
           ai.gke.io/inference-server: vllm
           examples.ai.gke.io/source: user-guide
       spec:
         containers:
         - name: inference-server
           image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20250801_0916_RC01
           resources:
             requests:
               cpu: "10"
               memory: "128Gi"
               ephemeral-storage: "120Gi"
               nvidia.com/gpu: "8"
             limits:
               cpu: "10"
               memory: "128Gi"
               ephemeral-storage: "120Gi"
               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=4096
           - --max-num-seqs=4
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: google/gemma-3-27b-it
           - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: hf-secret
                 key: hf_api_token
           volumeMounts:
           - mountPath: /dev/shm
             name: dshm
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 8000
             initialDelaySeconds: 600
             periodSeconds: 10
           readinessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 8000
             initialDelaySeconds: 600
             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: llm-service
   spec:
     selector:
       app: gemma-server
     type: ClusterIP
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 8000
         targetPort: 8000
   

2. Terapkan file vllm-3-27b-it.yaml ke cluster GKE Anda:

   kubectl apply -f vllm-3-27b-it.yaml
   

   Selama proses deployment, container harus mendownload Gemma 3 dari Hugging Face. Oleh karena itu, deployment penampung mungkin memerlukan waktu hingga 30 menit untuk diselesaikan.

3. Tunggu hingga deployment selesai:

   kubectl wait \
       --for=condition=Available \
       --timeout=1800s deployment/vllm-gemma-deployment
   

Berinteraksi dengan Gemma 3 menggunakan curl

Untuk memverifikasi model yang di-tune untuk mengikuti perintah Gemma 3 27B yang di-deploy, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Menyiapkan penerusan port ke Gemma 3:

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

2. Buka jendela terminal baru. Kemudian, Anda dapat melakukan percakapan dengan model menggunakan curl:

   curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
   -X POST \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "model": "google/gemma-3-27b-it",
     "messages": [
       {
         "role": "user",
         "content": "Why is the sky blue?"
       }
     ]
   }'
   

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   {
     "id": "chatcmpl-e4a2e624bea849d9b09f838a571c4d9e",
     "object": "chat.completion",
     "created": 1741763029,
     "model": "google/gemma-3-27b-it",
     "choices": [
       {
         "index": 0,
         "message": {
           "role": "assistant",
           "reasoning_content": null,
           "content": "Okay, let's break down why the sky appears blue! It's a fascinating phenomenon rooted in physics, specifically something called **Rayleigh scattering**. Here's the explanation: ...",
           "tool_calls": []
         },
         "logprobs": null,
         "finish_reason": "stop",
         "stop_reason": 106
       }
     ],
     "usage": {
       "prompt_tokens": 15,
       "total_tokens": 668,
       "completion_tokens": 653,
       "prompt_tokens_details": null
     },
     "prompt_logprobs": null
   }
   

Jika ingin mengamati performa model, Anda dapat menggunakan integrasi dasbor vLLM di Cloud Monitoring. Dasbor ini membantu Anda melihat metrik performa penting untuk model Anda seperti throughput token, latensi jaringan, dan rasio error. Untuk mengetahui informasi, lihat vLLM dalam dokumentasi Monitoring.

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 Anda

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika Anda menggunakan project yang ada untuk mengerjakan tugas di dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain dalam project tersebut juga akan dihapus.
• Project ID kustom akan hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin juga membuat project ID kustom yang masih ingin digunakan pada masa mendatang. Agar tidak kehilangan URL yang menggunakan project ID tersebut, 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.

Menghapus Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Menghapus cluster GKE Anda

Untuk menghapus cluster GKE, jalankan perintah berikut:

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

Hapus file yaml dan secret Kubernetes

Untuk menghapus file vllm-3-27b-it.yaml dan secret Kubernetes dari cluster GKE, jalankan perintah berikut:

kubectl delete -f vllm-3-27b-it.yaml
kubectl delete secret hf-secret

Langkah berikutnya

• Mengelola cluster GKE yang dioptimalkan untuk AI