Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menyajikan LLM menggunakan TPU multi-host di GKE dengan Saxml

Tutorial ini menunjukkan cara men-deploy dan menyajikan model bahasa besar (LLM) menggunakan node pool slice TPU multi-host di Google Kubernetes Engine (GKE) dengan Saxml untuk arsitektur yang dapat diskalakan secara efisien.

Latar belakang

Saxml adalah sistem eksperimental yang melayani framework Paxml, JAX, dan PyTorch. Anda dapat menggunakan TPU untuk mempercepat pemrosesan data dengan framework ini. Untuk mendemonstrasikan deployment TPU di GKE, tutorial ini menyajikan model pengujian LmCloudSpmd175B32Test 175B. GKE men-deploy model pengujian ini di dua node pool slice TPU v5e dengan topologi 4x8.

Untuk men-deploy model pengujian dengan benar, topologi TPU telah ditentukan berdasarkan ukuran model. Mengingat model N miliar 16 bit memerlukan sekitar 2 kali (2xN) GB memori, model LmCloudSpmd175B32Test 175B memerlukan memori sekitar 350 GB. Chip TPU tunggal TPU v5e memiliki kapasitas 16 GB. Untuk mendukung 350 GB, GKE memerlukan 21 chip TPU v5e (350/16= 21). Berdasarkan pemetaan konfigurasi TPU, konfigurasi TPU yang tepat untuk tutorial ini adalah:

Jenis mesin: ct5lp-hightpu-4t
Topologi: 4x8 (32 jumlah chip TPU)

Memilih topologi TPU yang tepat untuk menyajikan model penting saat men-deploy TPU di GKE. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Merencanakan konfigurasi TPU.

Menyiapkan lingkungan

Di konsol Google Cloud , mulai instance Cloud Shell:
Open Cloud Shell
Tetapkan variabel lingkungan default:
```
  gcloud config set project PROJECT_ID
  export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
  export CONTROL_PLANE_LOCATION=CONTROL_PLANE_LOCATION
  export BUCKET_NAME=PROJECT_ID-gke-bucket
```
Ganti nilai berikut:
- PROJECT_ID: Google Cloud Project ID Anda.
- CONTROL_PLANE_LOCATION: zona Compute Engine bidang kontrol cluster Anda. Pilih zona tempat ct5lp-hightpu-4t tersedia.
Dalam perintah ini, BUCKET_NAME menentukan nama bucket penyimpanan Google Cloud untuk menyimpan konfigurasi server administrator Saxml.

Membuat cluster Standar GKE

Gunakan Cloud Shell untuk melakukan hal berikut:

Buat cluster Standar yang menggunakan Workload Identity Federation untuk GKE:
```
gcloud container clusters create saxml \
    --location=${CONTROL_PLANE_LOCATION} \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --cluster-version=VERSION \
    --num-nodes=4
```
Ganti VERSION dengan nomor versi GKE. GKE mendukung TPU v5e pada versi 1.27.2-gke.2100 dan yang lebih baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ketersediaan TPU di GKE.

Pembuatan cluster mungkin memerlukan waktu beberapa menit.

Buat node pool pertama bernama tpu1:

gcloud container node-pools create tpu1 \
    --location=${CONTROL_PLANE_LOCATION} \
    --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
    --tpu-topology=4x8 \
    --num-nodes=8 \
    --cluster=saxml

Nilai untuk tanda --num-nodes dihitung dengan membagi topologi TPU dengan jumlah TPU chip per slice TPU. Dalam hal ini: (4 * 8) / 4.

Buat node pool kedua bernama tpu2:

gcloud container node-pools create tpu2 \
    --location=${CONTROL_PLANE_LOCATION} \
    --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
    --tpu-topology=4x8 \
    --num-nodes=8 \
    --cluster=saxml

Nilai untuk tanda --num-nodes dihitung dengan membagi topologi TPU dengan jumlah TPU chip per slice TPU. Dalam hal ini: (4 * 8) / 4.

Anda telah membuat resource berikut:

Cluster Standard dengan empat node CPU.
Dua node pool slice TPU v5e dengan topologi 4x8. Setiap node pool mewakili delapan node slice TPU dengan masing-masing 4 chip TPU.

Model 175B harus ditayangkan di slice TPU v5e multi-host dengan slice topologi 4x8 (minimal 32 chip TPU v5e).

Membuat bucket Cloud Storage

Buat bucket Cloud Storage untuk menyimpan konfigurasi server administrator Saxml. Server administrator yang sedang berjalan secara berkala menyimpan statusnya dan detail model yang dipublikasikan.

Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut:

gcloud storage buckets create gs://${BUCKET_NAME}

Mengonfigurasi akses workload Anda menggunakan Workload Identity Federation for GKE

Tetapkan ServiceAccount Kubernetes ke aplikasi dan konfigurasikan ServiceAccount Kubernetes tersebut agar bertindak sebagai akun layanan IAM.

Konfigurasi kubectl untuk berkomunikasi dengan cluster Anda:

gcloud container clusters get-credentials saxml --location=${CONTROL_PLANE_LOCATION}

Buat Akun Layanan Kubernetes yang akan digunakan untuk aplikasi Anda:
```
kubectl create serviceaccount sax-sa --namespace default
```

Buat akun layanan IAM untuk aplikasi Anda:

gcloud iam service-accounts create sax-iam-sa

Tambahkan binding kebijakan IAM untuk akun layanan IAM Anda agar dapat membaca dan menulis di Cloud Storage:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member "serviceAccount:sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin

Izinkan ServiceAccount Kubernetes untuk meniru identitas akun layanan IAM dengan menambahkan binding kebijakan IAM antara kedua akun layanan tersebut. Dengan binding ini, Akun Layanan Kubernetes dapat bertindak sebagai akun layanan IAM, sehingga Akun Layanan Kubernetes dapat membaca dan menulis di Cloud Storage.
```
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser \
  --member "serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/sax-sa]"
```
Beri anotasi pada akun layanan Kubernetes dengan alamat email akun layanan IAM. Dengan demikian, aplikasi contoh Anda akan mengetahui akun layanan mana yang akan digunakan untuk mengakses Google Cloud layanan. Jadi, saat menggunakan Library Klien Google API standar untuk mengakses layanan, aplikasi akan menggunakan akun layanan IAM tersebut. Google Cloud
```
kubectl annotate serviceaccount sax-sa \
  iam.gke.io/gcp-service-account=sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
```

Men-deploy Saxml

Di bagian ini, Anda akan men-deploy server administrator Saxml dan server model Saxml.

Deploy server administrator Saxml

Buat manifes sax-admin-server.yaml berikut:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sax-admin-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sax-admin-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sax-admin-server
    spec:
      hostNetwork: false
      serviceAccountName: sax-sa
      containers:
      - name: sax-admin-server
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-admin-server:v1.1.0
        securityContext:
          privileged: true
        ports:
        - containerPort: 10000
        env:
        - name: GSBUCKET
          value: BUCKET_NAME

Ganti BUCKET_NAME dengan Cloud Storage yang Anda buat sebelumnya:

perl -pi -e 's|BUCKET_NAME|BUCKET_NAME|g' sax-admin-server.yaml

Terapkan manifes:
```
kubectl apply -f sax-admin-server.yaml
```

Pastikan Pod server administrator sudah aktif dan berjalan:

kubectl get deployment

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
sax-admin-server   1/1     1            1           52s

Men-deploy server model Saxml

Beban kerja yang berjalan di slice TPU multi-host memerlukan ID jaringan yang stabil untuk setiap Pod agar dapat menemukan peer di slice TPU yang sama. Untuk menentukan ID ini, gunakan IndexedJob, StatefulSet dengan Service headless atau JobSet yang otomatis membuat Service headless untuk semua Job yang termasuk dalam JobSet. Jobset adalah API beban kerja yang memungkinkan Anda mengelola sekelompok Tugas Kubernetes sebagai satu unit. Kasus penggunaan yang paling umum untuk JobSet adalah pelatihan terdistribusi, tetapi Anda juga dapat menggunakannya untuk menjalankan workload batch.

Bagian berikut menunjukkan cara mengelola beberapa grup Pod server model dengan JobSet.

Instal JobSet v0.2.3 atau yang lebih baru.

kubectl apply --server-side -f https://github.com/kubernetes-sigs/jobset/releases/download/JOBSET_VERSION/manifests.yaml

Ganti JOBSET_VERSION dengan versi JobSet. Contoh, v0.2.3.

Validasi bahwa pengontrol JobSet berjalan di namespace jobset-system:

kubectl get pod -n jobset-system

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
jobset-controller-manager-69449d86bc-hp5r6   2/2     Running   0          2m15s

Deploy dua server model di dua node pool slice TPU. Simpan manifes sax-model-server-set berikut:

apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
kind: JobSet
metadata:
  name: sax-model-server-set
  annotations:
    alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
spec:
  failurePolicy:
    maxRestarts: 4
  replicatedJobs:
    - name: sax-model-server
      replicas: 2
      template:
        spec:
          parallelism: 8
          completions: 8
          backoffLimit: 0
          template:
            spec:
              serviceAccountName: sax-sa
              hostNetwork: true
              dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
              nodeSelector:
                cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                cloud.google.com/gke-tpu-topology: 4x8
              containers:
              - name: sax-model-server
                image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0
                args: ["--port=10001","--sax_cell=/sax/test", "--platform_chip=tpuv5e"]
                ports:
                - containerPort: 10001
                - containerPort: 8471
                securityContext:
                  privileged: true
                env:
                - name: SAX_ROOT
                  value: "gs://BUCKET_NAME/sax-root"
                - name: MEGASCALE_NUM_SLICES
                  value: ""
                resources:
                  requests:
                    google.com/tpu: 4
                  limits:
                    google.com/tpu: 4

Ganti BUCKET_NAME dengan Cloud Storage yang Anda buat sebelumnya:
```
perl -pi -e 's|BUCKET_NAME|BUCKET_NAME|g' sax-model-server-set.yaml
```
Dalam manifes ini:
- replicas: 2 adalah jumlah replika Tugas. Setiap tugas mewakili server model. Oleh karena itu, grup 8 Pod.
- parallelism: 8 dan completions: 8 sama dengan jumlah node di setiap node pool.
- backoffLimit: 0 harus nol untuk menandai Tugas sebagai gagal jika ada Pod yang gagal.
- ports.containerPort: 8471 adalah port default untuk komunikasi VM
- name: MEGASCALE_NUM_SLICES menghapus setelan variabel lingkungan karena GKE tidak menjalankan pelatihan Multislice.

Terapkan manifes:

kubectl apply -f sax-model-server-set.yaml

Verifikasi status Pod Saxml Admin Server dan Model Server:

kubectl get pods

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sax-admin-server-557c85f488-lnd5d                 1/1     Running   0          35h
sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-1-sl8w4   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-2-hb4rk   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-3-qv67g   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-4-pzqz6   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-5-nm7mz   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-6-7br2x   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-7-4pw6z   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-0-8mlf5   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-1-h6z6w   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-2-jggtv   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-3-9v8kj   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-4-6vlb2   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-5-h689p   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-6-bgv5k   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-7-cd6gv   1/1     Running   0          24m

Dalam contoh ini, ada 16 container server model: sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm dan sax-model-server-set-sax-model-server-1-0-8mlf5 adalah dua server model utama di setiap grup.

Cluster Saxml Anda memiliki dua server model yang di-deploy di dua node pool slice TPU v5e dengan topologi 4x8 masing-masing.

Men-deploy Saxml HTTP Server dan load balancer

Gunakan image server HTTP image bawaan berikut. Simpan manifes sax-http.yaml berikut:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sax-http
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sax-http
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sax-http
    spec:
      hostNetwork: false
      serviceAccountName: sax-sa
      containers:
      - name: sax-http
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-http:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8888
        env:
        - name: SAX_ROOT
          value: "gs://BUCKET_NAME/sax-root"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sax-http-lb
spec:
  selector:
    app: sax-http
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8888
    targetPort: 8888
  type: LoadBalancer

Ganti BUCKET_NAME dengan Cloud Storage yang Anda buat sebelumnya:
```
perl -pi -e 's|BUCKET_NAME|BUCKET_NAME|g' sax-http.yaml
```
Terapkan manifes sax-http.yaml:
```
kubectl apply -f sax-http.yaml
```
Catatan: Anda dapat menggunakan server HTTP Anda sendiri yang dibuat untuk Saxml. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Inferensi menggunakan Saxml dan Server HTTP.

Tunggu hingga penampung HTTP Server selesai dibuat:

kubectl get pods

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sax-admin-server-557c85f488-lnd5d                 1/1     Running   0          35h
sax-http-65d478d987-6q7zd                         1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm   1/1     Running   0          24m
...

Tunggu hingga Layanan memiliki alamat IP eksternal yang ditetapkan:

kubectl get svc

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

NAME           TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
sax-http-lb    LoadBalancer   10.48.11.80   10.182.0.87   8888:32674/TCP   7m36s

Menggunakan Saxml

Muat, deploy, dan sajikan model di Saxml dalam slice multi-host TPU v5e:

Memuat model

Ambil alamat IP load balancer untuk Saxml.

LB_IP=$(kubectl get svc sax-http-lb -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[*].ip}')
PORT="8888"

Memuat model pengujian LmCloudSpmd175B di dua node pool slice TPU v5e:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/publish --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd",
    "model_path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
    "checkpoint": "None",
    "replicas": 2
}'

Model pengujian tidak memiliki checkpoint yang di-tune, bobot dihasilkan secara acak. Pemuatan model dapat memerlukan waktu hingga 10 menit.

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

{
    "model": "/sax/test/spmd",
    "path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
    "checkpoint": "None",
    "replicas": 2
}

Periksa kesiapan model:

kubectl logs sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

...
loading completed.
Successfully loaded model for key: /sax/test/spmd

Model telah dimuat sepenuhnya.

Mendapatkan informasi tentang model:

curl --request GET \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/listcell --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd"
}'

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

{
"model": "/sax/test/spmd",
"model_path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
"checkpoint": "None",
"max_replicas": 2,
"active_replicas": 2
}

Menyajikan model

Menayangkan permintaan perintah:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/generate --data \
'{
  "model": "/sax/test/spmd",
  "query": "How many days are in a week?"
}'

Output menampilkan contoh respons model. Respons ini mungkin tidak bermakna karena model pengujian memiliki bobot acak.

Membatalkan publikasi model

Jalankan perintah berikut untuk membatalkan publikasi model:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/unpublish --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd"
}'

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

{
  "model": "/sax/test/spmd"
}

Menyajikan LLM menggunakan TPU multi-host di GKE dengan Saxml Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Latar belakang

Menyiapkan lingkungan

Membuat cluster Standar GKE

Membuat bucket Cloud Storage

Mengonfigurasi akses workload Anda menggunakan Workload Identity Federation for GKE

Men-deploy Saxml

Deploy server administrator Saxml

Men-deploy server model Saxml

Men-deploy Saxml HTTP Server dan load balancer

Menggunakan Saxml

Memuat model

Menyajikan model

Membatalkan publikasi model

Menyajikan LLM menggunakan TPU multi-host di GKE dengan Saxml