Utilizza vLLM su GKE per gestire l'inferenza di Gemma 3 27B

Questo tutorial mostra come eseguire il deployment e la pubblicazione di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) Gemma 3 27B con il framework di pubblicazione vLLM. Esegui il deployment di Gemma 3 su una singola istanza di macchina virtuale (VM) A4 su Google Kubernetes Engine (GKE).

Questo tutorial è rivolto a machine learning (ML) engineer, amministratori e operatori di piattaforme e specialisti di dati e AI interessati a utilizzare le funzionalità di orchestrazione dei container Kubernetes per gestire i carichi di lavoro di inferenza.

Obiettivi

Accedi a Gemma 3 utilizzando Hugging Face.
Prepara l'ambiente.
Creare un cluster GKE in modalità Autopilot.
Crea un secret Kubernetes per le credenziali di Hugging Face.
Esegui il deployment di un container vLLM nel cluster GKE.
Interagisci con Gemma 3 utilizzando curl.
Eseguire la pulizia.

Costi

Questo tutorial utilizza i componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi.

Prima di iniziare

Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

Installa Google Cloud CLI.

Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Crea o seleziona un Google Cloud progetto.

Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.

Creare un progetto Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .

Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .

Abilita l'API richiesta:

Ruoli richiesti per abilitare le API

Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che include l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

gcloud services enable container.googleapis.com

Installa Google Cloud CLI.

Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Crea o seleziona un Google Cloud progetto.

Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per il quale ti è stato concesso un ruolo.
Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.

Creare un progetto Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .

Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .

Abilita l'API richiesta:

Ruoli richiesti per abilitare le API

gcloud services enable container.googleapis.com

Concedi ruoli al tuo account utente. Esegui il seguente comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/container.admin
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
```
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- USER_IDENTIFIER: l'identificatore del tuo account utente . Ad esempio: myemail@example.com.
- ROLE: il ruolo IAM che concedi al tuo account utente.
Accedi o crea un account Hugging Face.

Accedere a Gemma 3 utilizzando Hugging Face

Per utilizzare Hugging Face per accedere a Gemma 3:

Accedere a Hugging Face
Crea un token di accesso read di Hugging Face. Fai clic su Il tuo profilo > Impostazioni > Token di accesso > +Crea nuovo token.
Copia e salva il valore del token read access. Lo utilizzerai più avanti in questo tutorial.

prepara l'ambiente

Per preparare l'ambiente, imposta le variabili di ambiente predefinite:

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

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi creare il cluster GKE.
RESERVATION_URL: l'URL della prenotazione che vuoi utilizzare per creare il cluster GKE. In base al progetto in cui esiste la prenotazione, specifica uno dei seguenti valori:
- La prenotazione esiste nel tuo progetto: RESERVATION_NAME
- La prenotazione esiste in un progetto diverso e il tuo progetto può utilizzarla: projects/RESERVATION_PROJECT_ID/reservations/RESERVATION_NAME
REGION: la regione in cui vuoi creare il cluster GKE. Puoi creare il cluster solo nella regione in cui esiste la prenotazione.
CLUSTER_NAME: il nome del cluster GKE da creare.
HUGGING_FACE_TOKEN: il token di accesso a Hugging Face che hai creato nella sezione precedente.
NETWORK_NAME: la rete utilizzata dal cluster GKE. Specifica uno dei seguenti valori:
- Se hai creato una rete personalizzata, specifica il nome della rete.
- In caso contrario, specifica default.
SUBNETWORK_NAME: la subnet utilizzata dal cluster GKE. Specifica uno dei seguenti valori:
- Se hai creato una subnet personalizzata, specifica il nome della subnet. Puoi specificare solo una subnet che si trova nella stessa regione della prenotazione.
- In caso contrario, specifica default.

Crea un cluster GKE in modalità Autopilot

Per creare un cluster GKE in modalità Autopilot, esegui questo comando:

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

La creazione del cluster GKE potrebbe richiedere un po' di tempo. Per verificare che Google Cloud abbia terminato la creazione del cluster, vai a Cluster Kubernetes nella console Google Cloud .

Crea un secret Kubernetes per le credenziali di Hugging Face

Per creare un secret Kubernetes per le credenziali di Hugging Face:

Configura kubectl per comunicare con il cluster GKE:

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

Crea un secret Kubernetes per archiviare il token Hugging Face:

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

Esegui il deployment di un container vLLM nel cluster GKE

Per eseguire il deployment del container vLLM per pubblicare il modello Gemma 3 27B utilizzando i deployment Kubernetes, segui questi passaggi:

Crea un file vllm-3-27b-it.yaml con il deployment vLLM che hai scelto:

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

Applica il file vllm-3-27b-it.yaml al cluster GKE:
```
kubectl apply -f vllm-3-27b-it.yaml
```
Durante il processo di deployment, il container deve scaricare Gemma 3 da Hugging Face. Per questo motivo, il deployment del contenitore potrebbe richiedere fino a 30 minuti.

Attendi il completamento del deployment:

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

Interagire con Gemma 3 utilizzando curl

Per verificare i modelli Gemma 3 27B ottimizzati per le istruzioni di cui è stato eseguito il deployment, segui questi passaggi:

Configura il port forwarding su Gemma 3:

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

Apri una nuova finestra del terminale. Puoi quindi chattare con il modello utilizzando 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?"
    }
  ]
}'

L'output è simile al seguente:

{
  "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
}

Se vuoi osservare le prestazioni del tuo modello, puoi utilizzare l'integrazione della dashboard vLLM in Cloud Monitoring. Questa dashboard ti aiuta a visualizzare metriche di rendimento critiche per il tuo modello, come la velocità effettiva dei token, la latenza di rete e i tassi di errore. Per informazioni, consulta vLLM nella documentazione di Monitoring.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per, le attività descritte in questo documento, eliminerai anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Elimina un progetto Google Cloud :

gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina il cluster GKE

Per eliminare il cluster GKE, esegui questo comando:

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

Elimina il file YAML e il secret Kubernetes

Per eliminare il file vllm-3-27b-it.yaml e il secret Kubernetes dal cluster GKE, esegui i seguenti comandi:

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

Passaggi successivi

Gestire i cluster GKE ottimizzati per l'AI