Disponibilizar modelos de código aberto usando TPUs no GKE com o TPU Optimum

Neste tutorial, mostramos como exibir modelos de código aberto e linguagem grande (LLM) que usam Unidades de Processamento de Tensor (TPUs) no Google Kubernetes Engine (GKE) com a TPU ideal de exibição do BigQuery do Hugging Face. Neste tutorial, você fará o download de modelos de código aberto do Hugging Face e os implantará em um cluster padrão do GKE usando um contêiner que executa a TPU ideal.

Este guia é um ponto de partida se você precisar do controle granular, da escalonabilidade, da resiliência, da portabilidade e da economia do Kubernetes gerenciado ao implantar e disponibilizar suas cargas de trabalho de IA/ML.

Este tutorial é destinado a clientes de IA generativa no ecossistema do Hugging Face, usuários novos ou existentes do GKE, engenheiros de ML, engenheiros de MLOps (DevOps) ou administradores de plataformas interessados em usar os recursos de orquestração de contêineres do Kubernetes para veiculação de LLMs.

Como lembrete, você tem várias opções para inferência de LLM no Google Cloud, que abrangem ofertas como Vertex AI, GKE e Google Compute Engine, em que é possível incorporar bibliotecas de disponibilização como JetStream, vLLM e outras ofertas de parceiros. Por exemplo, você pode usar o JetStream para receber as otimizações mais recentes do projeto. Se você preferir as opções do Hugging Face, use a TPU ideal.

O TPU Optimum oferece suporte aos seguintes recursos:

  • Lotes contínuos
  • Streaming de token
  • Greedy search e amostragem multinomial com transformadores.

Receber acesso ao modelo

Você pode usar os modelos Gemma 2B ou Llama3 8B. Este tutorial se concentra nesses dois modelos, mas o Optimum TPU oferece suporte a mais modelos.

Gemma 2B

Para ter acesso aos modelos Gemma para implantação no GKE, primeiro assine o contrato de consentimento de licença e gere um token de acesso do Hugging Face.

É necessário assinar o contrato de consentimento para usar o Gemma. Siga estas instruções:

  1. Acesse a página de consentimento do modelo.
  2. Confirme seu consentimento usando sua conta do Hugging Face.
  3. Aceite os termos do modelo.

Gerar um token de acesso

Gere um novo token do Huggin' Face, caso ainda não tenha um:

  1. Clique em Seu perfil > Configurações > Tokens de acesso.
  2. Clique em Novo token.
  3. Especifique um Nome de sua escolha e um Papel de pelo menos Read.
  4. Clique em Generate a token.
  5. Copie o token gerado para a área de transferência.

Llama3 8B

É necessário assinar o contrato de consentimento para usar o Llama3 8b no Hugging Face Repo

Gerar um token de acesso

Gere um novo token do Huggin' Face, caso ainda não tenha um:

  1. Clique em Seu perfil > Configurações > Tokens de acesso.
  2. Selecione Novo token.
  3. Especifique um Nome de sua escolha e um Papel de pelo menos Read.
  4. Selecione Gerar um token.
  5. Copie o token gerado para a área de transferência.

Crie um cluster do GKE

Crie um cluster do GKE Standard com um nó de CPU:

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

Criar um pool de nós de TPU

Crie um pool de nós de TPU v5e com 1 nó e 8 chips:

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

Se os recursos de TPU estiverem disponíveis, o GKE vai provisionar o pool de nós. Se os recursos de TPU estiverem temporariamente indisponíveis, a saída vai mostrar uma mensagem de erro GCE_STOCKOUT. Para resolver problemas de falta de estoque de TPU, consulte Recursos insuficientes de TPU para atender à solicitação de TPU.

Configure o kubectl para se comunicar com o cluster:

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --location=${ZONE}

Crie o contêiner

Execute o comando make para criar a imagem:

cd optimum-tpu && make tpu-tgi

Envie a imagem para o 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

Criar um Secret do Kubernetes para as credenciais do Hugging Face

Crie um secret do Kubernetes que contenha o token do Hugging Face:

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

Implantar a TPU ideal

Para implantar o Optimum TPU, este tutorial usa uma implantação do Kubernetes. Uma implantação é um objeto da API Kubernetes que permite executar várias réplicas de pods distribuídos entre os nós de um cluster.

Gemma 2B

  1. Salve o seguinte manifesto de implantação como 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

    Este manifesto descreve uma implantação de TPU Optimum com um balanceador de carga interno na porta TCP 8080.

  2. Aplique o manifesto.

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

Llama3 8B

  1. Salve o seguinte manifesto como 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

    Este manifesto descreve uma implantação de TPU Optimum com um balanceador de carga interno na porta TCP 8080.

  2. Aplique o manifesto.

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

Confira os registros da implantação em execução:

kubectl logs -f -l app=tgi-tpu

A saída será semelhante a esta:

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

Verifique se o download do modelo foi concluído antes de prosseguir para a próxima seção.

Disponibilizar o modelo

Configure o encaminhamento de portas para o modelo:

kubectl port-forward svc/service 8080:8080

Interagir com o servidor de modelo usando curl

Verifique os modelos implantados:

Em uma nova sessão do terminal, use curl para conversar com o modelo:

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'

A saída será semelhante a esta:

{"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"}