উৎপাদনে LLM স্কেলিং: একটি ব্যবহারিক গাইড | bn

LLM ইন্টিগ্রেশনের জন্য API ব্যবহার

LLM-কে একটি কোডবেসে সংহত করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে, তবে উৎপাদন স্থাপনার জন্য OpenAI-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ API ব্যবহার করার জন্য অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়। এই পদ্ধতিটি দ্রুত পরিবর্তনশীল মডেল ল্যান্ডস্কেপের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার নমনীয়তা প্রদান করে। কয়েক মাস আগে অত্যাধুনিক বিবেচিত মডেলগুলি দ্রুত পুরানো হয়ে যেতে পারে।

২০২২ সালে ChatGPT-এর মাধ্যমে শুরু হওয়া AI বুমের পর থেকে, OpenAI-এর API ইন্টারফেস অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে LLM-এর সাথে সংযোগ করার জন্য একটি প্রকৃত স্ট্যান্ডার্ড হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। এই স্ট্যান্ডার্ড ডেভেলপারদের উপলব্ধ সংস্থানগুলি ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়, যেমন একটি নোটবুকে Llama.cpp-এ Mistral 7B দিয়ে শুরু করা এবং উৎপাদন স্থাপনার জন্য Mistral AI-এর API সার্ভারগুলিতে নির্বিঘ্নে রূপান্তর করা। এটি একটি একক মডেল, ইনফারেন্স ইঞ্জিন বা API প্রদানকারীর মধ্যে সীমাবদ্ধ হওয়া থেকে মুক্তি দেয়।

ক্লাউড-ভিত্তিক ইনফারেন্স পরিষেবাগুলি AI স্থাপনা স্কেল করার একটি মূলধন ব্যয় (capex)-বান্ধব উপায় প্রদান করে। এই পরিষেবাগুলি হার্ডওয়্যার পরিচালনা এবং মডেল কনফিগারেশনের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, পরিবর্তে অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি API প্রদান করে।

প্রধান মডেল নির্মাতাদের API অফার ছাড়াও, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক AI অবকাঠামো স্টার্টআপগুলি ওপেন-ওয়েট মডেলের জন্য ইনফারেন্স-এ-এ-সার্ভিস প্রদান করে। এই প্রদানকারীরা তাদের পদ্ধতির মধ্যে ভিন্নতা রাখে। কেউ কেউ, যেমন SambaNova, Cerebras, এবং Groq, ইনফারেন্সকে দ্রুত করার জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার বা স্পেকুলেটিভ ডিকোডিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করে তবে মডেলগুলির একটি ছোট নির্বাচন অফার করে। অন্যরা, যেমন Fireworks AI, লো র‍্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন (LoRA) অ্যাডাপ্টার ব্যবহার করে কাস্টম ফাইন-টিউনড মডেলের স্থাপনাকে সমর্থন করে। AI ইকোসিস্টেমের বৈচিত্র্যের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রদানকারীর কাছে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার আগে পুঙ্খানুপুঙ্খ গবেষণার প্রয়োজন।

অন-প্রিমিস LLM স্থাপনার বিবেচ্য বিষয়

যে পরিস্থিতিতে গোপনীয়তা, নিয়ন্ত্রক বা পূর্ব-বিদ্যমান অবকাঠামোগত সীমাবদ্ধতার কারণে ক্লাউড-ভিত্তিক পদ্ধতি সম্ভব নয় (যেমন, একটি কোম্পানি ইতিমধ্যেই GPU সার্ভারে বিনিয়োগ করেছে), সেখানে অন-প্রিমিস স্থাপনা প্রয়োজনীয় হয়ে পড়ে। এটি বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে। কিছু সাধারণ প্রশ্ন যা উত্থাপিত হয় তার মধ্যে রয়েছে:

মডেল নির্বাচন: উপযুক্ত মডেল নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভর করে। একটি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবটের জন্য ডিজাইন করা মডেলের প্রয়োজনীয়তা পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম বা কোড সহকারী হিসাবে ব্যবহৃত মডেলের চেয়ে আলাদা হবে। প্রয়োজনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ একটি মডেল সনাক্ত করতে API প্রদানকারীদের সাথে সময় কাটানো বাঞ্ছনীয়।
হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা: প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার নির্ধারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ GPU ব্যয়বহুল এবং অর্জন করা কঠিন হতে পারে। মডেল নিজেই এটি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। বৃহত্তর মডেলের জন্য আরও হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন। ন্যূনতম GPU মেমরির একটি মোটামুটি অনুমান 16-বিট নির্ভুলতায় প্রশিক্ষিত মডেলগুলির জন্য প্যারামিটার গণনা (বিলিয়নে) 2GB দ্বারা গুণ করে গণনা করা যেতে পারে। 8-বিট মডেলের জন্য, প্রতি বিলিয়ন প্যারামিটারে 1GB প্রয়োজন। কোয়ান্টাইজেশনের মতো মডেল কম্প্রেশন কৌশল এটিকে প্রতি বিলিয়ন প্যারামিটারে 512MB-এ কমাতে পারে। এটি একটি নিম্ন সীমা। মডেলের স্বল্প-মেয়াদী মেমরি হিসাবে কাজ করে এমন কী-ভ্যালু ক্যাশের কারণে একই সাথে একাধিক ব্যবহারকারীর কাছে মডেল পরিবেশন করার জন্য অতিরিক্ত মেমরির প্রয়োজন। Nvidia-এর সাপোর্ট ম্যাট্রিক্স বিভিন্ন মডেল চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় GPU-এর উপর নির্দেশনা প্রদান করে।
রিডান্ডেন্সি: মডেলের হার্ডওয়্যারের আকার নির্ধারণের পাশাপাশি, রিডান্ডেন্সি বিবেচনা করতে হবে। একটি একক GPU নোড ব্যর্থতার ঝুঁকিপূর্ণ, তাই ফেইলওভার এবং লোড ব্যালেন্সিংয়ের জন্য দুটি বা তার বেশি সিস্টেম স্থাপন করা গুরুত্বপূর্ণ।
স্থাপনার পদ্ধতি: LLM-গুলিকে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে উৎপাদন এ স্থাপন এবং পরিবেশন করা যেতে পারে: লোড ব্যালেন্সার সহ বেয়ার মেটাল, ভার্চুয়াল মেশিন বা ডকার বা কুবারনেটেসের কন্টেনার। কুবারনেটেস কন্টেনার তৈরি, নেটওয়ার্কিং এবং লোড ব্যালেন্সিং স্বয়ংক্রিয় করে বৃহৎ আকারের স্থাপনাকে সরল করে।

LLM স্থাপনার জন্য কুবারনেটেস

কুবারনেটেস কন্টেনার তৈরি, নেটওয়ার্কিং এবং লোড ব্যালেন্সিং স্বয়ংক্রিয় করে বৃহৎ আকারের স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত বেশিরভাগ জটিলতা হ্রাস করে। অনেক সংস্থা ইতিমধ্যেই কুবারনেটেস গ্রহণ করেছে এবং বোঝে। Nvidia, Hugging Face এবং অন্যান্যরা সাধারণ কাজের চাপ এবং স্থাপনার জন্য পূর্ব-কনফিগার করা Nvidia ইনফারেন্স মাইক্রোসার্ভিসেস (NIMs) এবং Hugging Face জেনারেটিভ AI সার্ভিসেস (HUGS) সহ কন্টেনারাইজড পরিবেশ পছন্দ করে।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন

মডেল চালানোর জন্য বিভিন্ন ইনফারেন্স ইঞ্জিন উপলব্ধ রয়েছে, যার মধ্যে Ollama এবং Llama.cpp রয়েছে, যা বিস্তৃত হার্ডওয়্যারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। মডেল স্কেল করার জন্য, vLLM, TensorRT LLM, SGLang এবং PyTorch-এর মতো লাইব্রেরি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। এই গাইড vLLM ব্যবহার করে মডেল স্থাপনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, কারণ এটি জনপ্রিয় মডেলগুলির একটি বিস্তৃত নির্বাচন সমর্থন করে এবং Nvidia, AMD এবং অন্যান্য হার্ডওয়্যারের মধ্যে ব্যাপক সমর্থন এবং সামঞ্জস্য প্রদান করে।

কুবারনেটেস পরিবেশ প্রস্তুত করা

GPU-এর সাথে কাজ করার জন্য একটি কুবারনেটেস পরিবেশ সেট আপ করার জন্য একটি সাধারণ কুবারনেটেস সেটআপের তুলনায় অতিরিক্ত ড্রাইভার এবং নির্ভরতা প্রয়োজন। AMD এবং Nvidia হার্ডওয়্যারের জন্য সেটআপ প্রক্রিয়া ভিন্ন হবে।

এই গাইড একটি একক-নোড কনফিগারেশনে K3S ব্যবহার করে। প্রাথমিক পদক্ষেপগুলি মাল্টি-নোড পরিবেশের মতোই, তবে প্রতিটি GPU ওয়ার্কার নোডে নির্ভরতা পূরণ করতে হবে এবং স্টোরেজ কনফিগারেশনের জন্য সমন্বয় প্রয়োজন হতে পারে।

লক্ষ্য হল একটি উৎপাদন-বান্ধব পদ্ধতিতে ইনফারেন্স ওয়ার্কলোড স্থাপনের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করা। নিম্নলিখিত পূর্বশর্তগুলির প্রয়োজন:

কমপক্ষে একটি সমর্থিত AMD বা Nvidia GPU বোর্ড সহ একটি সার্ভার বা ওয়ার্কস্টেশন
Ubuntu 24.04 LTS এর একটি নতুন ইনস্টল

Nvidia নির্ভরতা

একটি Nvidia-ত্বরান্বিত K3S পরিবেশ সেট আপ করার জন্য CUDA ড্রাইভার ফ্যাবরিক ম্যানেজার এবং হেডলেস সার্ভার ড্রাইভার ইনস্টল করা প্রয়োজন। ড্রাইভার সমস্যা ডিবাগ করার জন্য Nvidia-এর সার্ভার ইউটিলিটিস ইনস্টল করুন।

আরও বিস্তারিত আলোচনা

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) দ্রুত উন্নত হয়েছে, যা গবেষণা কৌতূহল থেকে শুরু করে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম হিসাবে রূপান্তরিত হয়েছে। Llama.cpp বা Ollama-এর মতো সরঞ্জাম ব্যবহার করে একটি সাধারণ চ্যাটবট তৈরি করা তুলনামূলকভাবে সহজ, তবে বাস্তব-বিশ্বের ওয়ার্কলোডগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি উৎপাদন পরিবেশে LLM স্থাপন করা একটি ভিন্ন চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। এই চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একাধিক সমবর্তী ব্যবহারকারীকে পরিচালনা করা, আপটাইম নিশ্চিত করা এবং বাজেটের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করা এড়াতে GPU সংস্থান ব্যবহার অপ্টিমাইজ করা অন্তর্ভুক্ত।

একটি ব্যক্তিগত কম্পিউটারে চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলির তুলনায় একটি LLM-কে স্কেলে পরিবেশন করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। একটি মডেল যা একটি PC-তে 4 GB-এর কম মেমরিতে দক্ষতার সাথে কাজ করে, সেটি একাধিক যুগপত অনুরোধগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি উৎপাদন সেটিংয়ে স্থাপন করা হলে 40 GB বা তার বেশি GPU মেমরির প্রয়োজন হতে পারে।

এই গাইডটি AI ওয়ার্কলোডগুলিকে প্রাথমিক প্রুফ অফ কনসেপ্ট থেকে উৎপাদন-প্রস্তুত স্থাপনা পর্যন্ত স্কেল করার উপায়গুলি অন্বেষণ করে। আমরা Gemma 3 বা Llama 3-এর মতো মডেলগুলিকে স্কেলে স্থাপনের মাধ্যমে আপনাকে গাইড করব।

AI বিকাশের বর্তমান যুগে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি (LLM) প্রযুক্তির সবচেয়ে আলোচিত বিষয়গুলির মধ্যে একটি। এই শক্তিশালী মডেলগুলিতে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি, ভাষা অনুবাদ এবং বিভিন্ন ধরণের প্রশ্নাবলীর উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা রয়েছে, যা তাদের বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অমূল্য করে তোলে। যাইহোক, LLM-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করার জন্য, তাদের দক্ষতার সাথে স্থাপন এবং স্কেল করা অপরিহার্য।

এই গাইডে, আমরা LLM স্থাপনার জটিলতাগুলি নিয়ে আলোচনা করব, বাস্তবসম্মত কৌশল এবং সেরা অনুশীলনগুলি অন্বেষণ করব যা সংস্থাগুলিকে তাদের AI ওয়ার্কলোডগুলিকে কার্যকরভাবে স্কেল করতে সক্ষম করে। আমরা API ব্যবহারের সুবিধাগুলি, অন-প্রিমিস স্থাপনার জন্য বিবেচ্য বিষয়গুলি এবং LLM স্থাপনার জন্য কুবারনেটেসের শক্তি ব্যবহার করার উপায়গুলি নিয়ে আলোচনা করব। আসুন উৎপাদন-প্রস্তুত স্থাপনার জন্য LLM-কে স্কেল করার যাত্রা শুরু করি।

LLM ইন্টিগ্রেশনের জন্য API ব্যবহারের সুবিধা

অন-প্রিমিস LLM স্থাপনার বিবেচ্য বিষয়

মডেল নির্বাচন: উপযুক্ত মডেল নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভর করে। একটি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবটের জন্য ডিজাইন করা মডেলের প্রয়োজনীয়তা পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম বা কোড সহকারী হিসাবে ব্যবহৃত মডেলের চেয়ে আলাদা হবে। প্রয়োজনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ একটি মডেল সনাক্ত করতে API প্রদানকারীদের সাথে সময় কাটানো বাঞ্ছনীয়।

হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা: প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার নির্ধারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ GPU ব্যয়বহুল এবং অর্জন করা কঠিন হতে পারে। মডেল নিজেই এটি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। বৃহত্তর মডেলের জন্য আরও হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন। ন্যূনতম GPU মেমরির একটি মোটামুটি অনুমান 16-বিট নির্ভুলতায় প্রশিক্ষিত মডেলগুলির জন্য প্যারামিটার গণনা (বিলিয়নে) 2GB দ্বারা গুণ করে গণনা করা যেতে পারে। 8-বিট মডেলের জন্য, প্রতি বিলিয়ন প্যারামিটারে 1GB প্রয়োজন। কোয়ান্টাইজেশনের মতো মডেল কম্প্রেশন কৌশল এটিকে প্রতি বিলিয়ন প্যারামিটারে 512MB-এ কমাতে পারে। এটি একটি নিম্ন সীমা। মডেলের স্বল্প-মেয়াদী মেমরি হিসাবে কাজ করে এমন কী-ভ্যালু ক্যাশের কারণে একই সাথে একাধিক ব্যবহারকারীর কাছে মডেল পরিবেশন করার জন্য অতিরিক্ত মেমরির প্রয়োজন। Nvidia-এর সাপোর্ট ম্যাট্রিক্স বিভিন্ন মডেল চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় GPU-এর উপর নির্দেশনা প্রদান করে।

রিডান্ডেন্সি: মডেলের হার্ডওয়্যারের আকার নির্ধারণের পাশাপাশি, রিডান্ডেন্সি বিবেচনা করতে হবে। একটি একক GPU নোড ব্যর্থতার ঝুঁকিপূর্ণ, তাই ফেইলওভার এবং লোড ব্যালেন্সিংয়ের জন্য দুটি বা তার বেশি সিস্টেম স্থাপন করা গুরুত্বপূর্ণ।

স্থাপনার পদ্ধতি: LLM-গুলিকে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে উৎপাদন এ স্থাপন এবং পরিবেশন করা যেতে পারে: লোড ব্যালেন্সার সহ বেয়ার মেটাল, ভার্চুয়াল মেশিন বা ডকার বা কুবারনেটেসের কন্টেনার। কুবারনেটেস কন্টেনার তৈরি, নেটওয়ার্কিং এবং লোড ব্যালেন্সিং স্বয়ংক্রিয় করে বৃহৎ আকারের স্থাপনাকে সরল করে।

LLM স্থাপনার জন্য কুবারনেটেস

কুবারনেটেস একটি কন্টেনার অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম যা অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন, স্কেলিং এবং পরিচালনা স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। LLM স্থাপনার জন্য, কুবারনেটেস সংস্থান পরিচালনা, লোড ব্যালেন্সিং এবং স্থিতিস্থাপকতা নিশ্চিত করার জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। আসুন কুবারনেটেস কীভাবে LLM স্থাপনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে তা নিয়ে আলোচনা করি:

কন্টেনারাইজেশন: কুবারনেটেস কন্টেনারাইজেশনের উপর নির্ভর করে, যেখানে LLM এবং তাদের নির্ভরতাগুলি স্বয়ংসম্পূর্ণ ইউনিটে প্যাকেজ করা হয়। ডকার হল সবচেয়ে জনপ্রিয় কন্টেনারাইজেশন প্রযুক্তি, যা LLM-এর জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং বিচ্ছিন্ন পরিবেশ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

স্থাপনা এবং স্কেলিং: কুবারনেটেস LLM কন্টেনারগুলির স্থাপনা এবং স্কেলিং সরল করে। এটি ডেভেলপারদের তাদের চাহিদা অনুযায়ী কন্টেনারগুলির পছন্দসই সংখ্যা নির্ধারণ করতে দেয় এবং কুবারনেটেস স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্থাপনা এবং স্কেলিং পরিচালনা করে। এই গতিশীল স্কেলিং নিশ্চিত করে যে LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি হ্যান্ডেল করতে পারে পরিবর্তনশীল ওয়ার্কলোডগুলির সঙ্গে এবং উচ্চ কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে পারে।

রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট: LLM-গুলির উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল সংস্থানগুলির প্রয়োজন, বিশেষ করে GPU। কুবারনেটেস সংস্থানগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য প্রক্রিয়া সরবরাহ করে, নিশ্চিত করে যে LLM কন্টেনারগুলিতে তাদের সর্বোত্তম পারফরম্যান্সের জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে। কুবারনেটেস GPU-এর বরাদ্দ এবং ব্যবহারকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, সংস্থান অপ্টিমাইজ করতে এবং খরচ কমাতে পারে।

লোড ব্যালেন্সিং: LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি সাধারণত একটি উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ব্যবহারকারীর অনুরোধ গ্রহণ করে। কুবারনেটেস একাধিক LLM কন্টেনার জুড়ে ট্র্যাফিক বিতরণ করতে লোড ব্যালেন্সিং সরবরাহ করে, কোনও একক কন্টেনারকে অভিভূত হওয়া থেকে রক্ষা করে। লোড ব্যালেন্সিং প্রতিক্রিয়া সময় অপ্টিমাইজ করে এবং ব্যবহারকারীর জন্য মসৃণ অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে।

স্ব-আরোগ্যকরণ: কুবারনেটেস স্ব-আরোগ্যকরণের ক্ষমতা সরবরাহ করে, যা LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির স্থিতিস্থাপকতা নিশ্চিত করে। যদি একটি কন্টেনার ব্যর্থ হয়, কুবারনেটেস স্বয়ংক্রিয়ভাবে এটিকে প্রতিস্থাপন করে, ন্যূনতম ডাউনটাইম নিশ্চিত করে। এই স্ব-আরোগ্যকরণ ক্ষমতা LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির নির্ভরযোগ্যতা এবং প্রাপ্যতা বাড়ায়।

ইনফারেন্স ইঞ্জিন

ইনফারেন্স ইঞ্জিনগুলি LLM স্থাপনার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। তারা LLM-এর অনুকূলিতকরণ এবং পরিবেশন করার জন্য ফ্রেমওয়ার্ক এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে, যা তাদের কার্যকরভাবে অনুমান তৈরি করতে সক্ষম করে। বিভিন্ন ইনফারেন্স ইঞ্জিন উপলব্ধ রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে। আসুন LLM স্থাপনার জন্য সাধারণত ব্যবহৃত কয়েকটি ইনফারেন্স ইঞ্জিন নিয়ে আলোচনা করি:

TensorRT: TensorRT হল একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স ইনফারেন্স ইঞ্জিন যা বিশেষভাবে Nvidia GPU-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি LLM-এর জন্য অপ্টিমাইজেশন কৌশল সরবরাহ করে, যেমন কোয়ান্টাইজেশন, লেয়ার ফিউশন এবং কার্নেল অটো-ট্যুনিং। TensorRT উল্লেখযোগ্যভাবে ইনফারেন্স থ্রুপুট এবং লেটেন্সি উন্নত করতে পারে, যা এটিকে কর্মক্ষমতা-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি চমৎকার পছন্দ করে তোলে।

ONNX Runtime: ONNX Runtime হল একটি ক্রস-платফর্ম ইনফারেন্স ইঞ্জিন যা ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ (ONNX) ফর্ম্যাটে মডেলগুলি সমর্থন করে। এটি CPU এবং GPU সহ বিস্তৃত হার্ডওয়্যারে LLM-এর জন্য অপ্টিমাইজেশন সরবরাহ করে। ONNX Runtime নমনীয়তা এবং বহনযোগ্যতা প্রদান করে, যা ডেভেলপারদের বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং হার্ডওয়্যার জুড়ে LLM স্থাপন করতে সক্ষম করে।

TorchServe: TorchServe হল PyTorch-এর জন্য একটি উৎপাদন-গ্রেড মডেল পরিবেশনকারী কাঠামো। এটি LLM-এর জন্য সরল স্থাপনা, সংস্করণকরণ এবং স্কেলিং ক্ষমতা সরবরাহ করে। TorchServe লোড ব্যালেন্সিং, অটো-স্কেলিং এবং মনিটরিং সমর্থন করে, যা এটিকে PyTorch-এর সাথে তৈরি LLM-এর জন্য একটি আদর্শ পছন্দ করে তোলে।

TF সার্ভিং: TF সার্ভিং হল TensorFlow-এর জন্য একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স মডেল পরিবেশনকারী কাঠামো। এটি LLM-এর জন্য স্কেলেবল এবং দক্ষ স্থাপনা প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। TF সার্ভিং ব্যাচিং, ডায়নামিক ব্যাচিং এবং উন্নত হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেশন সমর্থন করে, যা এটিকে TensorFlow-এর সাথে তৈরি LLM-এর জন্য একটি উপযুক্ত পছন্দ করে তোলে।

কুবারনেটেস পরিবেশ প্রস্তুত করা

কমপক্ষে একটি সমর্থিত AMD বা Nvidia GPU বোর্ড সহ একটি সার্ভার বা ওয়ার্কস্টেশন
Ubuntu 24.04 LTS এর একটি নতুন ইনস্টল
Nvidia নির্ভরতা

LLM স্থাপনার জন্য একটি কুবারনেটেস পরিবেশ প্রস্তুত করার জন্য বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ জড়িত। আসুন প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি নিয়ে আলোচনা করি:

হার্ডওয়্যার সেটআপ: নিশ্চিত করুন যে আপনার GPU-সক্ষম সার্ভার বা ওয়ার্কস্টেশন রয়েছে যা আপনার LLM ওয়ার্কলোডের জন্য GPU-এর প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। Nvidia বা AMD GPU-এর জন্য প্রয়োজনীয় ড্রাইভার এবং সফ্টওয়্যার ইনস্টল করুন।

কুবারনেটেস ইনস্টলেশন: আপনার সার্ভার বা ওয়ার্কস্টেশনে কুবারনেটেস ইনস্টল করুন। K3S এর মতো বিভিন্ন কুবারনেটেস ডিস্ট্রিবিউশন উপলব্ধ রয়েছে, যা একটি লাইটওয়েট এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ডিস্ট্রিবিউশন যা এজ কম্পিউটিং এবং IoT ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত। আপনার প্রয়োজন অনুসারে একটি ডিস্ট্রিবিউশন চয়ন করুন এবং ইনস্টলেশন নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

GPU কনফিগারেশন: আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টারে GPU সমর্থন কনফিগার করুন। এর মধ্যে GPU ড্রাইভার ইনস্টল করা, কুবারনেটেসের জন্য Nvidia ডিভাইস প্লাগইন স্থাপন করা এবং GPU সংস্থানগুলি সঠিকভাবে আবিষ্কার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা অন্তর্ভুক্ত।

নেটওয়ার্কিং সেটআপ: আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টারের জন্য নেটওয়ার্কিং সেট আপ করুন। এর মধ্যে একটি কন্টেনার নেটওয়ার্ক ইন্টারফেস (CNI) নির্বাচন করা এবং স্থাপন করা, যেমন ক্যালিকো বা ফ্লানেল। CNI কুবারনেটেস পডগুলির মধ্যে নেটওয়ার্কিং এবং যোগাযোগ সরবরাহ করে।

স্টোরেজ কনফিগারেশন: আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টারের জন্য স্টোরেজ কনফিগার করুন। এর মধ্যে একটি স্টোরেজ প্রদানকারী নির্বাচন করা এবং স্থাপন করা, যেমন NFS বা Ceph। স্টোরেজ প্রদানকারী LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য স্থায়ী স্টোরেজ সরবরাহ করে।

নিরাপত্তা সেটআপ: আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টারের জন্য নিরাপত্তা কনফিগার করুন। এর মধ্যে প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদনের নীতিগুলি সক্ষম করা এবং ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ (RBAC) কনফিগার করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। নিরাপত্তা সেটআপ নিশ্চিত করে যে আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টার অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে সুরক্ষিত।

মনিটরিং এবং লগিং: আপনার কুবারনেটেস ক্লাস্টারের জন্য মনিটরিং এবং লগিং সেট আপ করুন। এর মধ্যে প্রোমিথিউস এবং গ্রাফানার মতো মনিটরিং সরঞ্জাম স্থাপন করা এবং কুবারনেটেস ক্লাস্টার এবং LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি থেকে লগ সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ কনফিগার করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মনিটরিং এবং লগিং আপনার LLM স্থাপনার দৃশ্যমানতা এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা সরবরাহ করে।

উপসংহার

এই ব্যাপক গাইডে, আমরা LLM স্থাপনার জটিলতাগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি এবং উৎপাদন-প্রস্তুত স্থাপনার জন্য AI ওয়ার্কলোডগুলি স্কেল করার জন্য ব্যবহারিক কৌশলগুলি অন্বেষণ করেছি। আমরা LLM ইন্টিগ্রেশনের জন্য API ব্যবহারের সুবিধাগুলি, অন-প্রিমিস স্থাপনার জন্য বিবেচ্য বিষয়গুলি এবং LLM স্থাপনার জন্য কুবারনেটেসের শক্তি ব্যবহার করার উপায়গুলি পরীক্ষা করেছি। আমরা LLM স্থাপনার জন্য সাধারণত ব্যবহৃত বিভিন্ন ইনফারেন্স ইঞ্জিন এবং একটি কুবারনেটেস পরিবেশ প্রস্তুত করার পদক্ষেপগুলি নিয়েও আলোচনা করেছি।

এই গাইডে আলোচিত জ্ঞান এবং সেরা অনুশীলনগুলি ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি আত্মবিশ্বাসের সাথে তাদের LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্থাপন এবং স্কেল করতে পারে, তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে এবং বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উদ্ভাবন চালাতে পারে। AI প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে, LLM স্থাপনার সাথে আপ-টু-ডেট থাকা প্রতিযোগিতামূলক থাকার এবং মূল্যবান ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জনের জন্য অপরিহার্য হবে।

হালনাগাদ করা হয়েছে ২০২৫-০৪-২৩

# LLM # Llama # RAG