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Saxml と Vertex AI で TPU を使用して Gemma オープンモデルを提供する

このガイドでは、Saxml と Vertex AI で Tensor Processing Unit（TPU）を使用して Gemma オープンモデル大規模言語モデル（LLM）を提供する方法について説明します。このガイドでは、2B および 7B パラメータ指示でチューニングした Gemma モデルを Cloud Storage にダウンロードし、TPU で Saxml を実行する Vertex AI にデプロイします。

背景

Saxml を使用して Vertex AI で TPU を使用して Gemma を提供します。低レベルのインフラストラクチャに対応し、LLM を費用対効果の高い方法で提供するマネージド AI ソリューションを利用できます。このセクションでは、このチュートリアルで使用されている重要なテクノロジーについて説明します。

Gemma

Gemma は、オープンライセンスでリリースされ一般公開されている、軽量の生成 AI モデルのセットです。これらの AI モデルは、アプリケーション、ハードウェア、モバイルデバイス、ホスト型サービスで実行できます。Gemma モデルはテキスト生成に使用できますが、特殊なタスク用にチューニングすることもできます。

詳しくは、Gemma のドキュメントをご覧ください。

Saxml

Saxml は、推論に Paxml、JAX、PyTorch モデルを提供する試験運用版のシステムです。このチュートリアルでは、Saxml のコスト効率の高い TPU で Gemma を提供する方法について説明します。GPU の設定も同様です。Saxml は、このチュートリアルで使用する Vertex AI のコンテナをビルドするスクリプトを提供します。

TPU

TPU は、Google が独自に開発した特定用途向け集積回路（ASIC）であり、TensorFlow、PyTorch、JAX などのデータ処理フレームワークを高速化するために使用されます。

このチュートリアルでは、Gemma 2B モデルと Gemma 7B モデルを使用します。Vertex AI は、次のシングルホスト TPU v5e ノードプールでこれらのモデルをホストします。

Gemma 2B: 1 つの TPU チップを表す 1x1 トポロジを持つ TPU v5e ノードプールでホストされます。ノードのマシンタイプは ct5lp-hightpu-1t です。
Gemma 7B: 4 つの TPU チップを表す 2x2 トポロジを持つ TPU v5e ノードプールでホストされます。ノードのマシンタイプは ct5lp-hightpu-4t です。

始める前に

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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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI 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.

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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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Enable the Vertex AI API.

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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.

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In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

このチュートリアルでは、Cloud Shell を使用して Google Cloudを操作していることを前提としています。Cloud Shell の代わりに別のシェルを使用する場合は、次の追加の構成を行います。

Install the Google Cloud CLI.
If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
Vertex AI の TPU v5e チップに十分な割り当てがあることを確認します。デフォルトでは、この割り当ては 0 です。1x1 トポロジの場合は 1 にする必要があります。2x2 の場合は 4 にする必要があります。両方のトポロジを実行するには、5 にする必要があります。
Kaggle アカウントを作成します（まだアカウントを保有されていない場合）。

モデルへのアクセス権を取得する

Cloud Shell にモデルの重みをダウンロードするのに十分なリソースがない場合があります。その場合は、そのタスクを実行する Vertex AI Workbench インスタンスを作成できます。

Vertex AI にデプロイするために Gemma モデルへのアクセス権を取得するには、Kaggle プラットフォームにログインし、ライセンス同意契約に署名して、Kaggle API トークンを入手する必要があります。このチュートリアルでは、Kaggle 認証情報に Kubernetes Secret を使用します。

Gemma を使用するには同意契約に署名する必要があります。手順は次のとおりです。

Kaggle.com のモデルの同意ページにアクセスします。
Kaggle にログインしていない場合はログインします。
[アクセス権限をリクエスト] をクリックします。
[同意に使用するアカウントを選択] セクションで、[Kaggle アカウントを使用して確認] を選択して、同意に Kaggle アカウントを使用します。
モデルの利用規約に同意します。

アクセストークンを生成する

Kaggle からモデルにアクセスするには、Kaggle API トークンが必要です。

トークンをまだ生成していない場合は、次の手順に沿って生成します。

ブラウザで [Kaggle の設定] に移動します。
[API] セクションで [新しいトークンを作成] をクリックします。

kaggle.json という名前のファイルがダウンロードされます。

アクセストークンを Cloud Shell にアップロードする

Cloud Shell で、Kaggle API トークンを Google Cloudプロジェクトにアップロードできます。

Cloud Shell で、 [その他] > [アップロード] をクリックします。
[ファイル] を選択し、[ファイルを選択] をクリックします。
kaggle.json ファイルを開きます。
[アップロード] をクリックします。

Cloud Storage バケットを作成する

モデルのチェックポイントを保存する Cloud Storage バケットを作成する。

Cloud Shell で次のコマンドを実行します。

gcloud storage buckets create gs://CHECKPOINTS_BUCKET_NAME

CHECKPOINTS_BUCKET_NAME は、モデルのチェックポイントを保存する Cloud Storage バケットの名前に置き換えます。

モデルを Cloud Storage バケットにコピーする

Cloud Shell で次のコマンドを実行します。

pip install kaggle --break-system-packages

# For Gemma 2B
mkdir -p /data/gemma_2b-it
kaggle models instances versions download google/gemma/pax/2b-it/1 --untar -p /data/gemma_2b-it
gcloud storage cp /data/gemma_2b-it/* gs://CHECKPOINTS_BUCKET_NAME/gemma_2b-it/ --recursive

# For Gemma 7B
mkdir -p /data/gemma_7b-it
kaggle models instances versions download google/gemma/pax/7b-it/1 --untar -p /data/gemma_7b-it
gcloud storage cp /data/gemma_7b-it/* gs://CHECKPOINTS_BUCKET_NAME/gemma_7b-it/ --recursive

モデルのデプロイ

モデルをアップロードする

Saxml コンテナを使用する Model リソースをアップロードするには、次の gcloud ai models upload コマンドを実行します。

Gemma 2B-it

gcloud ai models upload \
  --region=LOCATION \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
  --container-image-uri=us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/sax-tpu:latest \
  --artifact-uri='gs://CHECKPOINTS_BUCKET_NAME/gemma_2b-it/' \
  --container-args='--model_path=saxml.server.pax.lm.params.gemma.Gemma2BFP16' \
  --container-args='--platform_chip=tpuv5e' \
  --container-args='--platform_topology=2x2' \
  --container-args='--ckpt_path_suffix=checkpoint_00000000' \
  --container-ports=8502

Gemma 7B-it

gcloud ai models upload \
  --region=LOCATION \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
  --container-image-uri=us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/sax-tpu:latest \
  --artifact-uri='gs://CHECKPOINTS_BUCKET_NAME/gemma_7b-it/' \
  --container-args='--model_path=saxml.server.pax.lm.params.gemma.Gemma7BFP16' \
  --container-args='--platform_chip=tpuv5e' \
  --container-args='--platform_topology=2x2' \
  --container-args='--ckpt_path_suffix=checkpoint_00000000' \
  --container-ports=8502

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: Google Cloudプロジェクトの ID
LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。TPU は us-west1 でのみ使用できます。
DEPLOYED_MODEL_NAME: DeployedModel の名前。DeployedModel の Model の表示名を使用することもできます。

エンドポイントを作成する

モデルを使用してオンライン推論を行う前に、モデルをエンドポイントにデプロイする必要があります。既存のエンドポイントにモデルをデプロイする場合は、この手順を省略できます。次の例では、gcloud ai endpoints create コマンドを使用します。

gcloud ai endpoints create \
  --region=LOCATION \
  --display-name=ENDPOINT_NAME

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。

Google Cloud CLI ツールがエンドポイントを作成するまでに数秒かかる場合があります。

モデルをエンドポイントにデプロイする

エンドポイントの準備が整ったら、モデルをエンドポイントにデプロイします。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
   --region=LOCATION \
   --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
   --format="value(name)")

MODEL_ID=$(gcloud ai models list \
   --region=LOCATION \
   --filter=display_name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
   --format="value(name)")

gcloud ai endpoints deploy-model $ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION \
  --model=$MODEL_ID \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
  --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
  --traffic-split=0=100

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。
DEPLOYED_MODEL_NAME: DeployedModel の名前。DeployedModel の Model の表示名を使用することもできます。

Gemma 2B はより小さい ct5lp-hightpu-1t マシンにデプロイできます。この場合、モデルをアップロードするときに --platform_topology=1x1 を指定する必要があります。

Google Cloud CLI ツールでエンドポイントにモデルをデプロイする場合、処理に数分かかることがあります。モデルが正常にデプロイされると、このコマンドは次の出力を返します。

  Deployed a model to the endpoint xxxxx. Id of the deployed model: xxxxx.

デプロイされたモデルからオンライン推論を取得する

Vertex AI エンドポイントからモデルを呼び出すには、標準の推論リクエストの JSON オブジェクトを使用して推論リクエストをフォーマットします。

次の例では、gcloud ai endpoints predict コマンドを使用します。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
   --region=LOCATION \
   --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
   --format="value(name)")

gcloud ai endpoints predict $ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION \
  --http-headers=Content-Type=application/json \
  --json-request instances.json

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。
instances.json の形式は {"instances": [{"text_batch": "<your prompt>"},{...}]} です。

クリーンアップ

Vertex AI の料金と Artifact Registry の料金が発生しないように、このチュートリアルで作成した Google Cloud リソースを削除します。

エンドポイントからモデルのデプロイを解除してエンドポイントを削除するには、シェルで次のコマンドを実行します。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
   --region=LOCATION \
   --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
   --format="value(name)")

DEPLOYED_MODEL_ID=$(gcloud ai endpoints describe $ENDPOINT_ID \
   --region=LOCATION \
   --format="value(deployedModels.id)")

gcloud ai endpoints undeploy-model $ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION \
  --deployed-model-id=$DEPLOYED_MODEL_ID

gcloud ai endpoints delete $ENDPOINT_ID \
   --region=LOCATION \
   --quiet

LOCATION は、前のセクションでモデルを作成したリージョンに置き換えます。

モデルを削除するには、シェルで次のコマンドを実行します。

MODEL_ID=$(gcloud ai models list \
   --region=LOCATION \
   --filter=display_name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
   --format="value(name)")

gcloud ai models delete $MODEL_ID \
   --region=LOCATION \
   --quiet

LOCATION は、前のセクションでモデルを作成したリージョンに置き換えます。

制限事項

Vertex AI では、Cloud TPU は us-west1 でのみサポートされています。詳細については、リージョンをご覧ください。

次のステップ

Llama2 や GPT-J などの Saxml モデルをデプロイする方法について確認する。

Saxml と Vertex AI で TPU を使用して Gemma オープンモデルを提供する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

背景

Gemma

Saxml

TPU

始める前に

モデルへのアクセス権を取得する

ライセンス同意契約に署名する

アクセス トークンを生成する

アクセス トークンを Cloud Shell にアップロードする

Cloud Storage バケットを作成する

モデルを Cloud Storage バケットにコピーする

モデルのデプロイ

モデルをアップロードする

Gemma 2B-it

Gemma 7B-it

エンドポイントを作成する

モデルをエンドポイントにデプロイする

デプロイされたモデルからオンライン推論を取得する

クリーンアップ

制限事項

次のステップ

Saxml と Vertex AI で TPU を使用して Gemma オープンモデルを提供する

アクセストークンを生成する

アクセストークンを Cloud Shell にアップロードする