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GKE-Ressourcenauslastung für gemischte KI-/ML-Trainings- und Inferenz-Arbeitslasten optimieren

Standard Autopilot

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie Beschleunigerressourcen effizient zwischen Arbeitslasten für Training und Inferenzbereitstellung in einem einzelnen Google Kubernetes Engine-Cluster (GKE) freigeben. Wenn Sie Ihre gemischten Arbeitslasten auf einen einzelnen Cluster verteilen, verbessern Sie die Ressourcennutzung, vereinfachen die Clusterverwaltung, reduzieren Probleme aufgrund von Einschränkungen bei der Anzahl der Beschleuniger und verbessern die allgemeine Kosteneffizienz.

In dieser Anleitung erstellen Sie eine Bereitstellung mit hoher Priorität für die Bereitstellung mit dem Large Language Model (LLM) Gemma 2 für die Inferenz und dem Hugging Face TGI (Text Generation Interface)-Serving-Framework sowie einen Job zum Feinabstimmen von LLM mit niedriger Priorität. Beide Arbeitslasten werden in einem einzelnen Cluster mit NVIDIA L4-GPUs ausgeführt. Sie verwenden Kueue, ein natives Kubernetes-Jobwarteschlangensystem, um Ihre Arbeitslasten zu verwalten und zu planen. Mit Kueue können Sie Serving-Aufgaben priorisieren und Trainingsjobs mit niedrigerer Priorität vorzeitig beenden, um die Ressourcennutzung zu optimieren. Wenn die Anforderungen an die Bereitstellung sinken, weisen Sie die freigegebenen Beschleuniger neu zu, um das Training fortzusetzen. Sie verwenden Kueue und Prioritätsklassen, um Ressourcenkontingente während des gesamten Prozesses zu verwalten.

Diese Anleitung richtet sich an Machine Learning-Entwickler, Plattformadministratoren und ‑operatoren sowie Daten- und KI-Experten, die ein ML-Modell in einem GKE-Cluster trainieren und hosten möchten und die Kosten und den Verwaltungsaufwand reduzieren möchten, insbesondere wenn nur eine begrenzte Anzahl von Beschleunigern verfügbar ist. Weitere Informationen zu gängigen Rollen und Beispielaufgaben, auf die wir in Google Cloud Inhalten verweisen, finden Sie unter Häufig verwendete GKE-Nutzerrollen und -Aufgaben.

Machen Sie sich vor dem Lesen dieser Seite mit den folgenden Themen vertraut:

Ziele

Sie sollten am Ende dieses Leitfadens in der Lage sein, die folgenden Schritte auszuführen:

Konfigurieren Sie ein Bereitstellungsmodell mit hoher Priorität.
Richten Sie Trainingsjobs mit niedrigerer Priorität ein.
Unterbrechungsstrategien implementieren, um auf unterschiedliche Nachfrage zu reagieren
Mit Kueue können Sie die Ressourcenzuweisung zwischen Trainings- und Serving-Aufgaben verwalten.

Hinweise

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Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.
Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen, wenn Sie weitere Rollen zuweisen möchten.
Klicken Sie auf Speichern.

Erstellen Sie ein Hugging Face-Konto, falls Sie noch keines haben.
Prüfen Sie, ob Ihr Projekt ein ausreichendes Kontingent für L4-GPUs hat. Weitere Informationen finden Sie unter GPUs und Zuteilungskontingente.

Umgebung vorbereiten

In diesem Abschnitt stellen Sie die Ressourcen bereit, die Sie zum Bereitstellen von TGI und des Modells für Ihre Inferenz- und Trainingsarbeitslasten benötigen.

Zugriff auf das Modell erhalten

Wenn Sie Zugriff auf die Gemma-Modelle für die Bereitstellung in GKE erhalten möchten, müssen Sie zuerst die Lizenzeinwilligungsvereinbarung unterzeichnen und dann ein Hugging-Face-Zugriffstoken generieren.

Lizenz-Einwilligungsvereinbarung unterzeichnen Rufen Sie die Seite zur Modelleinwilligung auf, bestätigen Sie die Einwilligung mit Ihrem Hugging Face-Konto und akzeptieren Sie die Modellbedingungen.
Zugriffstoken generieren Für den Zugriff auf das Modell über Hugging Face benötigen Sie ein Hugging Face-Token. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein neues Token zu generieren, falls Sie noch keines haben:
1. Klicken Sie auf Profil > Einstellungen > Zugriffstokens.
2. Wählen Sie Neues Token aus.
3. Geben Sie einen Namen Ihrer Wahl und eine Rolle von mindestens Read an.
4. Wählen Sie Token generieren aus.
5. Kopieren Sie das Token in die Zwischenablage.

Cloud Shell starten

In dieser Anleitung verwenden Sie Cloud Shell zum Verwalten von Ressourcen, die inGoogle Cloudgehostet werden. Die Software, die Sie für diese Anleitung benötigen, ist in Cloud Shell vorinstalliert, einschließlich kubectl, gcloud CLI und Terraform.

So richten Sie Ihre Umgebung mit Cloud Shell ein:

Starten Sie in der Google Cloud Console eine Cloud Shell-Sitzung. Klicken Sie dazu in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren. Dadurch wird im unteren Bereich der Google Cloud console eine Sitzung gestartet.
Legen Sie die Standardumgebungsvariablen fest:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud Projekt-ID.

Klonen Sie den Beispielcode aus GitHub. Führen Sie in Cloud Shell die folgenden Befehle aus:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/
cd kubernetes-engine-samples/ai-ml/mix-train-and-inference
export EXAMPLE_HOME=$(pwd)

GKE-Cluster erstellen

Sie können einen Autopilot- oder Standardcluster für Ihre gemischten Arbeitslasten verwenden. Für eine vollständig verwaltete Kubernetes-Umgebung empfehlen wir die Verwendung eines Autopilot-Clusters. Informationen zum Auswählen des GKE-Betriebsmodus, der für Ihre Arbeitslasten am besten geeignet ist, finden Sie unter GKE-Betriebsmodus auswählen.

Autopilot

Legen Sie die Standardumgebungsvariablen in Cloud Shell fest:
```
export HF_TOKEN=HF_TOKEN
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME="llm-cluster"
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects list \
    --filter="$(gcloud config get-value project)" \
    --format="value(PROJECT_NUMBER)")
export MODEL_BUCKET="model-bucket-$PROJECT_ID"
```
Ersetzen Sie die folgenden Werte:
- HF_TOKEN: das Hugging Face-Token, das Sie zuvor generiert haben.
- REGION: eine Region, die den Beschleunigertyp unterstützt, den Sie verwenden möchten, z. B. us-central1 für die L4-GPU.
Sie können die Variable MODEL_BUCKET anpassen. Sie steht für den Cloud Storage-Bucket, in dem Sie die Gewichte des trainierten Modells speichern.

Autopilot-Cluster erstellen:

gcloud container clusters create-auto ${CLUSTER_NAME} \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --location=${REGION} \
    --release-channel=rapid

Erstellen Sie den Cloud Storage-Bucket für den Feinabstimmungsjob:

gcloud storage buckets create gs://${MODEL_BUCKET} \
    --location ${REGION} \
    --uniform-bucket-level-access

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Zugriff auf den Cloud Storage-Bucket zu gewähren:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://$MODEL_BUCKET" \
    --role=roles/storage.objectAdmin \
    --member=principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/$PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/llm/sa/default \
    --condition=None

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Authentifizierungsdaten für den Cluster abzurufen:

gcloud container clusters get-credentials llm-cluster \
    --location=$REGION \
    --project=$PROJECT_ID

Erstellen Sie einen Namespace für Ihre Deployments. Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus:
```
kubectl create ns llm
```

Standard

Legen Sie die Standardumgebungsvariablen in Cloud Shell fest:
```
export HF_TOKEN=HF_TOKEN
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME="llm-cluster"
export GPU_POOL_MACHINE_TYPE="g2-standard-24"
export GPU_POOL_ACCELERATOR_TYPE="nvidia-l4"
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects list \
    --filter="$(gcloud config get-value project)" \
    --format="value(PROJECT_NUMBER)")
export MODEL_BUCKET="model-bucket-$PROJECT_ID"
```
Ersetzen Sie die folgenden Werte:
- HF_TOKEN: das Hugging Face-Token, das Sie zuvor generiert haben.
- REGION: die Region, die den Beschleunigertyp unterstützt, den Sie verwenden möchten, z. B. us-central1 für die L4-GPU.
Sie können die folgenden Variablen anpassen:
- GPU_POOL_MACHINE_TYPE: Die Maschinenserie des Knotenpools, die Sie in der ausgewählten Region verwenden möchten. Dieser Wert hängt vom ausgewählten Beschleunigertyp ab. Weitere Informationen finden Sie unter Einschränkungen bei der Verwendung von GPUs in GKE. In dieser Anleitung wird beispielsweise g2-standard-24 mit zwei GPUs pro Knoten verwendet. Die aktuelle Liste der verfügbaren GPUs finden Sie unter GPUs für Compute-Arbeitslasten.
- GPU_POOL_ACCELERATOR_TYPE: Der Beschleunigertyp, der in der ausgewählten Region unterstützt wird. In dieser Anleitung wird beispielsweise nvidia-l4 verwendet. Die aktuelle Liste der verfügbaren GPUs finden Sie unter GPUs für Compute-Arbeitslasten.
- MODEL_BUCKET: Der Cloud Storage-Bucket, in dem Sie die Gewichte Ihres trainierten Modells speichern.

Standardcluster erstellen:

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --location=${REGION} \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --release-channel=rapid \
    --machine-type=e2-standard-4 \
    --addons GcsFuseCsiDriver \
    --num-nodes=1

Erstellen Sie den GPU-Knotenpool für Inferenz- und Feinabstimmungsarbeitslasten:

gcloud container node-pools create gpupool \
    --accelerator type=${GPU_POOL_ACCELERATOR_TYPE},count=2,gpu-driver-version=latest \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --location=${REGION} \
    --node-locations=${REGION}-a \
    --cluster=${CLUSTER_NAME} \
    --machine-type=${GPU_POOL_MACHINE_TYPE} \
    --num-nodes=3

Erstellen Sie den Cloud Storage-Bucket für den Feinabstimmungsjob:

gcloud storage buckets create gs://${MODEL_BUCKET} \
    --location ${REGION} \
    --uniform-bucket-level-access

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Zugriff auf den Cloud Storage-Bucket zu gewähren:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://$MODEL_BUCKET" \
    --role=roles/storage.objectAdmin \
    --member=principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/$PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/llm/sa/default \
    --condition=None

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Authentifizierungsdaten für den Cluster abzurufen:

gcloud container clusters get-credentials llm-cluster \
    --location=$REGION \
    --project=$PROJECT_ID

Erstellen Sie einen Namespace für Ihre Deployments. Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus:
```
kubectl create ns llm
```

Kubernetes-Secret für Hugging Face-Anmeldedaten erstellen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Kubernetes-Secret zu erstellen, das das Hugging Face-Token enthält:

kubectl create secret generic hf-secret \
    --from-literal=hf_api_token=$HF_TOKEN \
    --dry-run=client -o yaml | kubectl apply --namespace=llm --filename=-

Kueue konfigurieren

In dieser Anleitung ist Kueue der zentrale Ressourcenmanager, der eine effiziente gemeinsame Nutzung von GPUs zwischen Ihren Trainings- und Bereitstellungsarbeitslasten ermöglicht. Kueue erreicht dies, indem es Ressourcenanforderungen („Flavors“) definiert, Arbeitslasten über Warteschlangen priorisiert (mit Priorisierung von Serving-Aufgaben gegenüber Training) und Ressourcen basierend auf Bedarf und Priorität dynamisch zuweist. In dieser Anleitung wird der Ressourcentyp Workload verwendet, um die Inferenz- und Feinabstimmungsarbeitslasten zu gruppieren.

Die Funktion zum Unterbrechen von Jobs in Kueue sorgt dafür, dass für Serving-Arbeitslasten mit hoher Priorität immer die erforderlichen Ressourcen verfügbar sind. Dazu werden Trainingsjobs mit niedrigerer Priorität pausiert oder beendet, wenn Ressourcen knapp sind.

Wenn Sie die Bereitstellung des Inferenzservers mit Kueue steuern möchten, aktivieren Sie die pod-Integration und konfigurieren Sie managedJobsNamespaceSelector so, dass die Namespaces kube-system und kueue-system ausgeschlossen werden.

Sehen Sie sich im Verzeichnis /kueue den Code in kustomization.yaml an. Mit diesem Manifest wird der Kueue-Ressourcenmanager mit benutzerdefinierten Konfigurationen installiert.

apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1
kind: Kustomization
resources:
- https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/v0.12.3/manifests.yaml
patches:
- path: patch.yaml
  target:
    version: v1
    kind: ConfigMap
    name: kueue-manager-config

Sehen Sie sich im Verzeichnis /kueue den Code in patch.yaml an. Diese ConfigMap passt Kueue so an, dass die Verwaltung von Pods in den Namespaces kube-system und kueue-system ausgeschlossen wird.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: kueue-manager-config
data:
  controller_manager_config.yaml: |
    apiVersion: config.kueue.x-k8s.io/v1beta1
    kind: Configuration
    health:
      healthProbeBindAddress: :8081
    metrics:
      bindAddress: :8080
    # enableClusterQueueResources: true
    webhook:
      port: 9443
    leaderElection:
      leaderElect: true
      resourceName: c1f6bfd2.kueue.x-k8s.io
    controller:
      groupKindConcurrency:
        Job.batch: 5
        Pod: 5
        Workload.kueue.x-k8s.io: 5
        LocalQueue.kueue.x-k8s.io: 1
        ClusterQueue.kueue.x-k8s.io: 1
        ResourceFlavor.kueue.x-k8s.io: 1
    clientConnection:
      qps: 50
      burst: 100
    #pprofBindAddress: :8083
    #waitForPodsReady:
    #  enable: false
    #  timeout: 5m
    #  blockAdmission: false
    #  requeuingStrategy:
    #    timestamp: Eviction
    #    backoffLimitCount: null # null indicates infinite requeuing
    #    backoffBaseSeconds: 60
    #    backoffMaxSeconds: 3600
    #manageJobsWithoutQueueName: true
    managedJobsNamespaceSelector:
      matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/metadata.name
          operator: NotIn
          values: [ kube-system, kueue-system ]
    #internalCertManagement:
    #  enable: false
    #  webhookServiceName: ""
    #  webhookSecretName: ""
    integrations:
      frameworks:
      - "batch/job"
      - "kubeflow.org/mpijob"
      - "ray.io/rayjob"
      - "ray.io/raycluster"
      - "jobset.x-k8s.io/jobset"
      - "kubeflow.org/paddlejob"
      - "kubeflow.org/pytorchjob"
      - "kubeflow.org/tfjob"
      - "kubeflow.org/xgboostjob"
      - "kubeflow.org/jaxjob"
      - "workload.codeflare.dev/appwrapper"
      - "pod"
    #  - "deployment" # requires enabling pod integration
    #  - "statefulset" # requires enabling pod integration
    #  - "leaderworkerset.x-k8s.io/leaderworkerset" # requires enabling pod integration
    #  externalFrameworks:
    #  - "Foo.v1.example.com"
    #fairSharing:
    #  enable: true
    #  preemptionStrategies: [LessThanOrEqualToFinalShare, LessThanInitialShare]
    #admissionFairSharing:
    #  usageHalfLifeTime: "168h" # 7 days
    #  usageSamplingInterval: "5m"
    #  resourceWeights: # optional, defaults to 1 for all resources if not specified
    #    cpu: 0    # if you want to completely ignore cpu usage
    #    memory: 0 # ignore completely memory usage
    #    example.com/gpu: 100 # and you care only about GPUs usage
    #resources:
    #  excludeResourcePrefixes: []
    #  transformations:
    #  - input: nvidia.com/mig-4g.5gb
    #    strategy: Replace | Retain
    #    outputs:
    #      example.com/accelerator-memory: 5Gi
    #      example.com/accelerator-gpc: 4
    #objectRetentionPolicies:
    #  workloads:
    #    afterFinished: null # null indicates infinite retention, 0s means no retention at all
    #    afterDeactivatedByKueue: null # null indicates infinite retention, 0s means no retention at all

Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um Kueue zu installieren:

cd ${EXAMPLE_HOME}
kubectl kustomize kueue |kubectl apply --server-side --filename=-

Warten Sie, bis die Kueue-Pods bereit sind:

watch kubectl --namespace=kueue-system get pods

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kueue-controller-manager-bdc956fc4-vhcmx    1/1     Running   0          3m15s

Sehen Sie sich im Verzeichnis /workloads die Dateien flavors.yaml, cluster-queue.yaml und local-queue.yaml an. In diesen Manifesten wird angegeben, wie Kueue Ressourcenkontingente verwaltet:

ResourceFlavor

Dieses Manifest definiert ein Standard-ResourceFlavor in Kueue für die Ressourcenverwaltung.

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ResourceFlavor
metadata:
  name: default-flavor

ClusterQueue

In diesem Manifest wird eine Kueue-ClusterQueue mit Ressourcenlimits für CPU, Arbeitsspeicher und GPU eingerichtet.

In dieser Anleitung werden Knoten mit zwei angehängten Nvidia L4-GPUs verwendet. Der entsprechende Knotentyp ist g2-standard-24 mit 24 vCPUs und 96 GB RAM. Im Beispielcode wird gezeigt, wie die Ressourcennutzung Ihres Workloads auf maximal sechs GPUs begrenzt wird.

Das Feld preemption in der ClusterQueue-Konfiguration verweist auf die PriorityClasses, um zu bestimmen, welche Pods bei Ressourcenknappheit vorzeitig beendet werden können.

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: "cluster-queue"
spec:
  namespaceSelector: {} # match all.
  preemption:
    reclaimWithinCohort: LowerPriority
    withinClusterQueue: LowerPriority
  resourceGroups:
  - coveredResources: [ "cpu", "memory", "nvidia.com/gpu", "ephemeral-storage" ]
    flavors:
    - name: default-flavor
      resources:
      - name: "cpu"
        nominalQuota: 72
      - name: "memory"
        nominalQuota: 288Gi
      - name: "nvidia.com/gpu"
        nominalQuota: 6
      - name: "ephemeral-storage"
        nominalQuota: 200Gi

LocalQueue

Mit diesem Manifest wird eine Kueue-LocalQueue mit dem Namen lq im Namespace llm erstellt.

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: LocalQueue
metadata:
  namespace: llm # LocalQueue under llm namespace 
  name: lq
spec:
  clusterQueue: cluster-queue # Point to the ClusterQueue

Sehen Sie sich die Dateien default-priorityclass.yaml, low-priorityclass.yaml und high-priorityclass.yaml an. Diese Manifeste definieren die PriorityClass-Objekte für die Kubernetes-Planung.

Standardpriorität

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: default-priority-nonpreempting
value: 10
preemptionPolicy: Never
globalDefault: true
description: "This priority class will not cause other pods to be preempted."

Niedrige Priorität

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: low-priority-preempting
value: 20
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority
globalDefault: false
description: "This priority class will cause pods with lower priority to be preempted."

Hohe Priorität

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority-preempting
value: 30
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority
globalDefault: false
description: "This high priority class will cause other pods to be preempted."

Erstellen Sie die Kueue- und Kubernetes-Objekte, indem Sie die entsprechenden Manifeste mit den folgenden Befehlen anwenden.

cd ${EXAMPLE_HOME}/workloads
kubectl apply --filename=flavors.yaml
kubectl apply --filename=default-priorityclass.yaml
kubectl apply --filename=high-priorityclass.yaml
kubectl apply --filename=low-priorityclass.yaml
kubectl apply --filename=cluster-queue.yaml
kubectl apply --filename=local-queue.yaml --namespace=llm

TGI-Inferenzserver bereitstellen

In diesem Abschnitt stellen Sie den TGI-Container für das Gemma 2-Modell bereit.

Sehen Sie sich im Verzeichnis /workloads die Datei tgi-gemma-2-9b-it-hp.yaml an. Dieses Manifest definiert ein Kubernetes-Deployment zum Bereitstellen der TGI-Serving-Laufzeit und des gemma-2-9B-it-Modells. Ein Deployment ist ein Kubernetes-API-Objekt, mit dem Sie mehrere Replikate von Pods ausführen können, die auf die Knoten in einem Cluster verteilt sind.

Bei der Bereitstellung werden Inferenzen priorisiert und zwei GPUs für das Modell verwendet. Dazu wird Tensor-Parallelismus verwendet, indem die Umgebungsvariable NUM_SHARD festgelegt wird, damit das Modell in den GPU-Arbeitsspeicher passt.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tgi-gemma-deployment
  labels:
    app: gemma-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-2-9b-it
        ai.gke.io/inference-server: text-generation-inference
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
        kueue.x-k8s.io/queue-name: lq
    spec:
      priorityClassName: high-priority-preempting
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu121.2-1.ubuntu2204.py310
        resources:
          requests:
            cpu: "4"
            memory: "30Gi"
            ephemeral-storage: "30Gi"
            nvidia.com/gpu: "2"
          limits:
            cpu: "4"
            memory: "30Gi"
            ephemeral-storage: "30Gi"
            nvidia.com/gpu: "2"
        env:
        - name: AIP_HTTP_PORT
          value: '8000'
        - name: NUM_SHARD
          value: '2'
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2-9b-it
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
          medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: "nvidia-l4"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8000
    targetPort: 8000

Wenden Sie das Manifest mit dem folgenden Befehl an:
```
kubectl apply --filename=tgi-gemma-2-9b-it-hp.yaml --namespace=llm
```
Die Bereitstellung dauert einige Minuten.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob GKE das Deployment erfolgreich erstellt hat:

kubectl --namespace=llm get deployment

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
tgi-gemma-deployment   1/1     1            1           5m13s

Kueue-Kontingentverwaltung prüfen

In diesem Abschnitt bestätigen Sie, dass Kueue das GPU-Kontingent für Ihre Bereitstellung richtig erzwingt.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Status der Workload-Objekte abzurufen und zu prüfen, ob Kueue Ihr Deployment kennt:

kubectl --namespace=llm get workloads

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                              QUEUE   RESERVED IN     ADMITTED   FINISHED   AGE
pod-tgi-gemma-deployment-6bf9ffdc9b-zcfrh-84f19   lq      cluster-queue   True                  8m23s

Um das Überschreiben der Kontingentlimits zu testen, skalieren Sie das Deployment auf vier Replikate:
```
kubectl scale --replicas=4 deployment/tgi-gemma-deployment --namespace=llm
```

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anzahl der Replikate zu sehen, die in GKE bereitgestellt werden:

kubectl get workloads --namespace=llm

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                              QUEUE   RESERVED IN     ADMITTED   FINISHED   AGE
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-5thgr-3f7d4   lq      cluster-queue   True                  14s
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2-d9fe7   lq      cluster-queue   True                  5m41s
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-tznkl-80f6b   lq                                            13s
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-wd4q9-e4302   lq      cluster-queue   True                  13s

Die Ausgabe zeigt, dass aufgrund des von Kueue erzwungenen Ressourcenkontingents nur drei Pods zugelassen werden.

Führen Sie Folgendes aus, um die Pods im Namespace llm aufzurufen:

kubectl get pod --namespace=llm

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                    READY   STATUS            RESTARTS   AGE
tgi-gemma-deployment-7649884d64-6j256   1/1     Running           0          4m45s
tgi-gemma-deployment-7649884d64-drpvc   0/1     SchedulingGated   0          7s
tgi-gemma-deployment-7649884d64-thdkq   0/1     Pending           0          7s
tgi-gemma-deployment-7649884d64-znvpb   0/1     Pending           0          7s

Skalieren Sie das Deployment nun wieder auf 1 herunter. Dieser Schritt ist erforderlich, bevor Sie den Job zur Feinabstimmung bereitstellen, da er sonst nicht zugelassen wird, weil der Inferenzjob Priorität hat.
```
kubectl scale --replicas=1 deployment/tgi-gemma-deployment --namespace=llm
```

Erläuterung des Verhaltens

Das Skalierungsbeispiel führt zu nur drei Replikaten (obwohl auf vier skaliert wird), da Sie in der ClusterQueue-Konfiguration ein GPU-Kontingentlimit festgelegt haben. Im spec.resourceGroups-Abschnitt von ClusterQueue wird ein nominalQuota von „6“ für nvidia.com/gpu definiert. Das Deployment gibt an, dass für jeden Pod zwei GPUs erforderlich sind. Daher kann die ClusterQueue nur maximal drei Replikate der Bereitstellung gleichzeitig aufnehmen (da 3 Replikate × 2 GPUs pro Replikat = 6 GPUs, was dem Gesamtkontingent entspricht).

Wenn Sie versuchen, auf vier Replikate zu skalieren, erkennt Kueue, dass diese Aktion das GPU-Kontingent überschreiten würde, und verhindert, dass das vierte Replikat geplant wird. Dies wird durch den SchedulingGated-Status des vierten Pods angegeben. Dieses Verhalten zeigt die Durchsetzung von Ressourcenkontingenten durch Kueue.

Trainingsjob bereitstellen

In diesem Abschnitt stellen Sie einen Feinabstimmungsjob mit niedrigerer Priorität für ein Gemma 2-Modell bereit, für das vier GPUs in zwei Pods erforderlich sind. Ein Jobcontroller in Kubernetes erstellt einen oder mehrere Pods und sorgt dafür, dass sie eine bestimmte Aufgabe erfolgreich ausführen.

Für diesen Job wird das verbleibende GPU-Kontingent in der ClusterQueue verwendet. Für den Job wird ein vordefiniertes Image verwendet und es werden Checkpoints gespeichert, damit der Job anhand von Zwischenergebnissen neu gestartet werden kann.

Für den Feinabstimmungsjob wird das Dataset b-mc2/sql-create-context verwendet. Die Quelle für den Abstimmungsjob finden Sie im Repository.

Sehen Sie sich die Datei fine-tune-l4.yaml an. Dieses Manifest definiert den Job für die Feinabstimmung.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: headless-svc-l4
spec:
  clusterIP: None # clusterIP must be None to create a headless service
  selector:
    job-name: finetune-gemma-l4 # must match Job name
---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: finetune-gemma-l4
  labels:
    kueue.x-k8s.io/queue-name: lq
spec:
  backoffLimit: 4
  completions: 2
  parallelism: 2
  completionMode: Indexed
  suspend: true # Set to true to allow Kueue to control the Job when it starts
  template:
    metadata:
      labels:
        app: finetune-job
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
        gke-gcsfuse/memory-limit: "35Gi"
    spec:
      priorityClassName: low-priority-preempting
      containers:
      - name: gpu-job
        imagePullPolicy: Always
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/gemma-fine-tuning:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 29500
        resources:
          requests:
            nvidia.com/gpu: "2"
          limits:
            nvidia.com/gpu: "2"
        command:
        - bash
        - -c
        - |
          accelerate launch \
          --config_file fsdp_config.yaml \
          --debug \
          --main_process_ip finetune-gemma-l4-0.headless-svc-l4 \
          --main_process_port 29500 \
          --machine_rank ${JOB_COMPLETION_INDEX} \
          --num_processes 4 \
          --num_machines 2 \
          fine_tune.py
        env:
        - name: "EXPERIMENT"
          value: "finetune-experiment"
        - name: MODEL_NAME
          value: "google/gemma-2-2b"
        - name: NEW_MODEL
          value: "gemma-ft"
        - name: MODEL_PATH
          value: "/model-data/model-gemma2/experiment"
        - name: DATASET_NAME
          value: "b-mc2/sql-create-context"
        - name: DATASET_LIMIT
          value: "5000"
        - name: EPOCHS
          value: "1"
        - name: GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS
          value: "2"
        - name: CHECKPOINT_SAVE_STEPS
          value: "10"
        - name: HF_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
        - name: gcs-fuse-csi-ephemeral
          mountPath: /model-data
          readOnly: false
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
      restartPolicy: OnFailure
      serviceAccountName: default
      subdomain: headless-svc-l4
      terminationGracePeriodSeconds: 60
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
          medium: Memory
      - name: gcs-fuse-csi-ephemeral
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          volumeAttributes:
            bucketName: <MODEL_BUCKET>
            mountOptions: "implicit-dirs"
            gcsfuseLoggingSeverity: warning

Wenden Sie das Manifest an, um den Job für die Feinabstimmung zu erstellen:

cd ${EXAMPLE_HOME}/workloads

sed -e "s/<MODEL_BUCKET>/$MODEL_BUCKET/g" \
    -e "s/<PROJECT_ID>/$PROJECT_ID/g" \
    -e "s/<REGION>/$REGION/g" \
    fine-tune-l4.yaml |kubectl apply --filename=- --namespace=llm

Prüfen Sie, ob Ihre Deployments ausgeführt werden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Status der Arbeitslastobjekte zu prüfen:

kubectl get workloads --namespace=llm

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                              QUEUE   RESERVED IN     ADMITTED   FINISHED   AGE
job-finetune-gemma-l4-3316f                       lq      cluster-queue   True                  29m
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2-d9fe7   lq      cluster-queue   True                  68m

Sehen Sie sich als Nächstes die Pods im Namespace llm an, indem Sie diesen Befehl ausführen:

kubectl get pod --namespace=llm

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
finetune-gemma-l4-0-vcxpz               2/2     Running   0          31m
finetune-gemma-l4-1-9ppt9               2/2     Running   0          31m
tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2   1/1     Running   0          70m

Die Ausgabe zeigt, dass Kueue sowohl Ihren Fine-Tuning-Job als auch die Pods des Inferenzservers zulässt und die richtigen Ressourcen basierend auf den von Ihnen angegebenen Kontingentlimits reserviert.

Sehen Sie sich die Ausgabelogs an, um zu prüfen, ob Ihr Fine-Tuning-Job Checkpoints im Cloud Storage-Bucket speichert. Es dauert etwa 10 Minuten, bis der Job zum Feinabstimmen den ersten Prüfpunkt speichert.

kubectl logs --namespace=llm --follow --selector=app=finetune-job

Die Ausgabe für den ersten gespeicherten Prüfpunkt sieht in etwa so aus:

{"name": "finetune", "thread": 133763559483200, "threadName": "MainThread", "processName": "MainProcess", "process": 33, "message": "Fine tuning started", "timestamp": 1731002351.0016131, "level": "INFO", "runtime": 451579.89835739136}
…
{"name": "accelerate.utils.fsdp_utils", "thread": 136658669348672, "threadName": "MainThread", "processName": "MainProcess", "process": 32, "message": "Saving model to /model-data/model-gemma2/experiment/checkpoint-10/pytorch_model_fsdp_0", "timestamp": 1731002386.1763802, "level": "INFO", "runtime": 486753.8924217224}

Vorzeitiges Beenden von Kueue und dynamische Zuweisung für Ihre gemischte Arbeitslast testen

In diesem Abschnitt simulieren Sie ein Szenario, in dem die Last des Inferenzservers zunimmt und er skaliert werden muss. In diesem Szenario wird gezeigt, wie Kueue den Inferenzserver mit hoher Priorität priorisiert, indem der Job zum Feinabstimmen mit niedrigerer Priorität angehalten und vorzeitig beendet wird, wenn die Ressourcen begrenzt sind.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Replikate des Inferenzservers auf zwei zu skalieren:
```
kubectl scale --replicas=2 deployment/tgi-gemma-deployment --namespace=llm
```

Prüfen Sie den Status der Arbeitslastobjekte:

kubectl get workloads --namespace=llm

Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:

NAME                                              QUEUE   RESERVED IN     ADMITTED   FINISHED   AGE
job-finetune-gemma-l4-3316f                       lq                      False                 32m
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2-d9fe7   lq      cluster-queue   True                  70m
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-p49sh-167de   lq      cluster-queue   True                  14s

Die Ausgabe zeigt, dass der Fine-Tuning-Job nicht mehr zugelassen wird, da die erhöhten Inferenzserver-Replikate das verfügbare GPU-Kontingent nutzen.

Prüfen Sie den Status des Jobs zum Feinabstimmen:
```
kubectl get job --namespace=llm
```
Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Sie gibt an, dass der Status des Fine-Tuning-Jobs jetzt „suspended“ (angehalten) ist:
```
NAME                STATUS      COMPLETIONS   DURATION   AGE
finetune-gemma-l4   Suspended   0/2                      33m
```

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Pods zu untersuchen:

kubectl get pod --namespace=llm

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Sie zeigt, dass Kueue die Pods des Fine-Tuning-Jobs beendet hat, um Ressourcen für die Bereitstellung des Inferenzservers mit höherer Priorität freizugeben.

NAME                                    READY   STATUS              RESTARTS   AGE
tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2   1/1     Running             0          72m
tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-p49sh   0/1     ContainerCreating   0          91s

Testen Sie als Nächstes das Szenario, in dem die Last des Inferenzservers abnimmt und die zugehörigen Pods skaliert werden. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

kubectl scale --replicas=1 deployment/tgi-gemma-deployment --namespace=llm

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Arbeitslastobjekte aufzurufen:

kubectl get workloads --namespace=llm

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Das bedeutet, dass eine der Inference-Server-Bereitstellungen beendet und der Fine-Tune-Job wieder zugelassen wird.

NAME                                              QUEUE   RESERVED IN     ADMITTED   FINISHED   AGE
job-finetune-gemma-l4-3316f                       lq      cluster-queue   True                  37m
pod-tgi-gemma-deployment-6cb95cc7f5-cbxg2-d9fe7   lq      cluster-queue   True                  75m

Führen Sie diesen Befehl aus, um die Jobs aufzurufen:
```
kubectl get job --namespace=llm
```
Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Das bedeutet, dass der Fine-Tuning-Job wieder ausgeführt wird und am letzten verfügbaren Prüfpunkt fortgesetzt wird.
```
NAME                STATUS    COMPLETIONS   DURATION   AGE
finetune-gemma-l4   Running   0/2           2m11s      38m
```

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Bereitgestellte Ressourcen löschen

Mit den folgenden Befehlen vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud -Konto die in dieser Anleitung erstellten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

gcloud storage rm --recursive gs://${MODEL_BUCKET}
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} --location ${REGION}

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