Menyajikan model open source menggunakan TPU di GKE dengan Optimum TPU

Standard

Tutorial ini menunjukkan cara menyajikan model open source model bahasa besar (LLM), menggunakan Unit Pemrosesan Tensor (TPU) di Google Kubernetes Engine (GKE) dengan framework penayangan Optimum TPU dari Hugging Face. Dalam tutorial ini, Anda akan mendownload model open source dari Hugging Face dan men-deploy model di cluster Standard GKE menggunakan container yang menjalankan Optimum TPU.

Panduan ini memberikan titik awal jika Anda memerlukan kontrol terperinci, skalabilitas, ketahanan, portabilitas, dan efektivitas biaya Kubernetes terkelola saat men-deploy dan menyajikan workload AI/ML Anda.

Tutorial ini ditujukan untuk pelanggan AI Generatif di ekosistem Hugging Face, pengguna baru atau lama GKE, Engineer ML, engineer MLOps (DevOps), atau administrator platform yang tertarik menggunakan kemampuan orkestrasi container Kubernetes untuk menayangkan LLM.

ProdukGoogle Cloud seperti GKE, Vertex AI, dan Compute Engine mendukung berbagai library penayangan, seperti JetStream, vLLM, dan penawaran partner lainnya. Misalnya, Anda dapat menggunakan JetStream untuk mendapatkan pengoptimalan terbaru dari project. Jika lebih memilih opsi Hugging Face, Anda dapat menggunakan Optimum TPU.

TPU Optimal mendukung fitur berikut:

• Batch berkelanjutan
• Streaming token
• Greedy search dan multinomial sampling menggunakan transformer.

Tujuan

1. Siapkan cluster GKE Standard dengan topologi TPU yang direkomendasikan berdasarkan karakteristik model.
2. Deploy Optimum TPU di GKE.
3. Gunakan Optimum TPU untuk menyajikan model yang didukung melalui curl.

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.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the required API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the required API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

• Buat akun Hugging Face, jika Anda belum memilikinya.
• Pastikan project Anda memiliki kuota yang cukup untuk Cloud TPU di GKE.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk mengonfigurasi cluster dan workload, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project:

• Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin)
• Mengelola cluster GKE: Admin Kubernetes Engine (roles/container.admin)
• Bangun dan kirim image ke Artifact Registry: Administrator Artifact Registry (roles/artifactregistry.admin)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menyiapkan lingkungan

Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan Cloud Shell untuk mengelola resource yang dihosting di Google Cloud. Cloud Shell telah diinstal dengan software yang akan Anda perlukan untuk tutorial ini, termasuk kubectl dan gcloud CLI.

Untuk menyiapkan lingkungan Anda dengan Cloud Shell, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di konsol Google Cloud , aktifkan Cloud Shell.

   Aktifkan Cloud Shell

   Di bagian bawah konsol Google Cloud , sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan perintah command line. Cloud Shell adalah lingkungan shell dengan Google Cloud CLI yang sudah terinstal, dan dengan nilai yang sudah ditetapkan untuk project Anda saat ini. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi pada sesi.

2. Tetapkan variabel lingkungan default:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
   export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
   export REGION=REGION_NAME
   export ZONE=ZONE
   export HF_TOKEN=HF_TOKEN
   

   Ganti nilai berikut:

   • PROJECT_ID: Google Cloud Project ID Anda.
   • CLUSTER_NAME: nama cluster GKE Anda.
   • REGION_NAME: region tempat cluster GKE, bucket Cloud Storage, dan node TPU Anda berada. Wilayah ini berisi zona tempat jenis mesin TPU v5e tersedia (misalnya, us-west1, us-west4, us-central1, us-east1, us-east5, atau europe-west4).
   • (Khusus cluster Standard) ZONE: zona tempat resource TPU tersedia (misalnya, us-west4-a). Untuk cluster Autopilot, Anda tidak perlu menentukan zona, hanya region.
   • HF_TOKEN: token HuggingFace Anda.

3. Buat clone repositori Optimum TPU:

   git clone https://github.com/huggingface/optimum-tpu.git
   

Mendapatkan akses ke model

Anda dapat menggunakan model Gemma 2B atau Llama3 8B. Tutorial ini berfokus pada dua model ini, tetapi Optimum TPU mendukung lebih banyak model.

Gemma 2B

Untuk mendapatkan akses ke model Gemma untuk deployment ke GKE, Anda harus menandatangani perjanjian izin lisensi terlebih dahulu, lalu membuat token akses Hugging Face.

Menandatangani perjanjian izin lisensi

Anda harus menandatangani perjanjian izin untuk menggunakan Gemma. Ikuti petunjuk berikut:

1. Akses halaman izin model.
2. Verifikasi izin menggunakan akun Hugging Face Anda.
3. Setujui persyaratan model.

Membuat token akses

Buat token Hugging Face baru jika Anda belum memilikinya:

1. Klik Profil Anda > Setelan > Token Akses.
2. Klik New Token.
3. Tentukan Nama pilihan Anda dan Peran minimal Read.
4. Klik Generate a token.
5. Salin token yang dihasilkan ke papan klip Anda.

Llama3 8B

Anda harus menandatangani perjanjian izin untuk menggunakan Llama3 8b di Hugging Face Repo

Membuat token akses

Buat token Hugging Face baru jika Anda belum memilikinya:

1. Klik Profil Anda > Setelan > Token Akses.
2. Pilih New Token.
3. Tentukan Nama pilihan Anda dan Peran minimal Read.
4. Pilih Generate a token.
5. Salin token yang dihasilkan ke papan klip Anda.

Membuat cluster GKE

Buat cluster GKE Standard dengan 1 node CPU:

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --num-nodes=1 \
    --location=REGION_NAME

Buat TPU node pool

Buat node pool TPU v5e dengan 1 node dan 8 chip:

gcloud container node-pools create tpunodepool \
    --location=REGION_NAME \
    --num-nodes=1 \
    --machine-type=ct5lp-hightpu-8t \
    --node-locations=ZONE \
    --cluster=CLUSTER_NAME

Jika resource TPU tersedia, GKE akan menyediakan node pool. Jika resource TPU tidak tersedia untuk sementara, output akan menampilkan pesan error GCE_STOCKOUT. Untuk memecahkan masalah error ketersediaan resource, lihat Resource TPU tidak cukup untuk memenuhi permintaan TPU.

Buat container

Jalankan perintah make untuk membangun image

cd optimum-tpu && make tpu-tgi

Kirim image ke Artifact Registry

gcloud artifacts repositories create optimum-tpu --repository-format=docker --location=REGION_NAME && \
gcloud auth configure-docker REGION_NAME-docker.pkg.dev && \
docker image tag huggingface/optimum-tpu REGION_NAME-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/optimum-tpu/tgi-tpu:latest && \
docker push REGION_NAME-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/optimum-tpu/tgi-tpu:latest

Buat Secret Kubernetes untuk kredensial Hugging Face

Buat Secret Kubernetes yang berisi token Hugging Face:

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

Men-deploy TPU Optimum

Untuk men-deploy Optimum TPU, tutorial ini menggunakan Deployment Kubernetes. Deployment adalah objek Kubernetes API yang memungkinkan Anda menjalankan beberapa replika Pod yang didistribusikan di antara node dalam cluster.

Gemma 2B

1. Simpan manifes Deployment berikut sebagai optimum-tpu-gemma-2b-2x4.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: tgi-tpu
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: tgi-tpu
     template:
       metadata:
         labels:
           app: tgi-tpu
       spec:
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
           cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
         containers:
         - name: tgi-tpu
           image: REGION_NAME-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/optimum-tpu/tgi-tpu:latest
           args:
           - --model-id=google/gemma-2b
           - --max-concurrent-requests=4
           - --max-input-length=8191
           - --max-total-tokens=8192
           - --max-batch-prefill-tokens=32768
           - --max-batch-size=16
           securityContext:
               privileged: true
           env:
             - name: HF_TOKEN
               valueFrom:
                 secretKeyRef:
                   name: hf-secret
                   key: hf_api_token
           ports:
           - containerPort: 80
           resources:
             limits:
               google.com/tpu: 8
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 80
             initialDelaySeconds: 300
             periodSeconds: 120
   
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: service
   spec:
     selector:
       app: tgi-tpu
     ports:
       - name: http
         protocol: TCP
         port: 8080
         targetPort: 80
   

   Manifes ini menjelaskan deployment TPU Optimal dengan load balancer internal pada port TCP 8080.

2. Terapkan manifes

   kubectl apply -f optimum-tpu-gemma-2b-2x4.yaml
   

Llama3 8B

1. Simpan manifes berikut sebagai optimum-tpu-llama3-8b-2x4.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: tgi-tpu
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: tgi-tpu
     template:
       metadata:
         labels:
           app: tgi-tpu
       spec:
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
           cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
         containers:
         - name: tgi-tpu
           image: REGION_NAME-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/optimum-tpu/tgi-tpu:latest
           args:
           - --model-id=meta-llama/Meta-Llama-3-8B
           - --max-concurrent-requests=4
           - --max-input-length=8191
           - --max-total-tokens=8192
           - --max-batch-prefill-tokens=32768
           - --max-batch-size=16
           env:
             - name: HF_TOKEN
               valueFrom:
                 secretKeyRef:
                   name: hf-secret
                   key: hf_api_token
           ports:
           - containerPort: 80
           resources:
             limits:
               google.com/tpu: 8
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 80
             initialDelaySeconds: 300
             periodSeconds: 120
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: service
   spec:
     selector:
       app: tgi-tpu
     ports:
       - name: http
         protocol: TCP
         port: 8080
         targetPort: 80
   

   Manifes ini menjelaskan deployment TPU Optimal dengan load balancer internal pada port TCP 8080.

2. Terapkan manifes

   kubectl apply -f optimum-tpu-llama3-8b-2x4.yaml
   

Lihat log dari Deployment yang sedang berjalan:

kubectl logs -f -l app=tgi-tpu

Outputnya akan mirip dengan berikut ini:

2024-07-09T22:39:34.365472Z  WARN text_generation_router: router/src/main.rs:295: no pipeline tag found for model google/gemma-2b
2024-07-09T22:40:47.851405Z  INFO text_generation_router: router/src/main.rs:314: Warming up model
2024-07-09T22:40:54.559269Z  INFO text_generation_router: router/src/main.rs:351: Setting max batch total tokens to 64
2024-07-09T22:40:54.559291Z  INFO text_generation_router: router/src/main.rs:352: Connected
2024-07-09T22:40:54.559295Z  WARN text_generation_router: router/src/main.rs:366: Invalid hostname, defaulting to 0.0.0.0

Pastikan model didownload sepenuhnya sebelum melanjutkan ke bagian berikutnya.

Menyajikan model

Menyiapkan penerusan port ke model:

kubectl port-forward svc/service 8080:8080

Berinteraksi dengan server model menggunakan curl

Verifikasi model yang di-deploy:

Dalam sesi terminal baru, gunakan curl untuk memulai percakapan dengan model:

curl 127.0.0.1:8080/generate     -X POST     -d '{"inputs":"What is Deep Learning?","parameters":{"max_new_tokens":40}}'     -H 'Content-Type: application/json'

Outputnya akan mirip dengan berikut ini:

{"generated_text":"\n\nDeep learning is a subset of machine learning that uses artificial neural networks to learn from data.\n\nArtificial neural networks are inspired by the way the human brain works. They are made up of multiple layers"}

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 resource yang di-deploy

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang Anda buat dalam panduan ini, jalankan perintah berikut:

gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME \
  --location=REGION_NAME

Langkah berikutnya

• Pelajari dokumentasi Optimum TPU.
• Pelajari cara menjalankan model Gemma di GKE dan cara menjalankan workload AI/ML yang dioptimalkan dengan kemampuan orkestrasi platform GKE.
• Pelajari lebih lanjut TPU di GKE.