Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han evolucionado rápidamente, pasando de ser curiosidades de investigación a herramientas poderosas para diversas aplicaciones. Si bien poner en marcha un chatbot simple utilizando herramientas como Llama.cpp u Ollama es relativamente sencillo, implementar LLMs en un entorno de producción para manejar cargas de trabajo del mundo real presenta un conjunto diferente de desafíos. Estos desafíos incluyen la gestión de múltiples usuarios concurrentes, la garantía de garantías de tiempo de actividad y la optimización de la utilización de los recursos de la GPU para evitar exceder las restricciones presupuestarias.
Los recursos necesarios para servir un LLM a escala difieren significativamente de los necesarios para ejecutarlo en una computadora personal. Un modelo que opera de manera eficiente con menos de 4 GB de memoria en una PC puede demandar 40 GB o más de memoria de GPU cuando se implementa en un entorno de producción para manejar numerosas solicitudes simultáneas.
Esta guía explora las vías para escalar las cargas de trabajo de IA desde pruebas de concepto iniciales hasta implementaciones listas para producción. Lo guiaremos a través de la implementación de modelos como Gemma 3 o Llama 3 a escala.
Aprovechando las API para la Integración de LLM
La integración de LLMs en una base de código se puede lograr a través de varios métodos, pero se recomienda encarecidamente el uso de una API compatible con OpenAI para las implementaciones de producción. Este enfoque proporciona la flexibilidad para adaptarse al panorama de modelos que evoluciona rápidamente. Los modelos considerados de vanguardia hace apenas unos meses pueden quedar rápidamente obsoletos.
Desde el auge de la IA que comenzó con ChatGPT en 2022, la interfaz API de OpenAI se ha convertido en el estándar de facto para conectar aplicaciones a LLMs. Este estándar permite a los desarrolladores crear aplicaciones utilizando los recursos disponibles, como comenzar con Mistral 7B en Llama.cpp en un portátil y realizar una transición perfecta a los servidores API de Mistral AI para la implementación de producción. Esto elimina el quedar bloqueado en un único modelo, motor de inferencia o proveedor de API.
Los servicios de inferencia basados en la nube proporcionan un medio de escalar las implementaciones de IA que favorece el gasto de capital (capex). Estos servicios eliminan la necesidad de gestión de hardware y configuración de modelos, proporcionando en su lugar una API para la integración de aplicaciones.
Además de las ofertas de API de los principales creadores de modelos, un número creciente de empresas emergentes de infraestructura de IA ofrecen inferencia como servicio para modelos de peso abierto. Estos proveedores varían en sus enfoques. Algunos, como SambaNova, Cerebras y Groq, aprovechan hardware especializado o técnicas como la decodificación especulativa para acelerar la inferencia, pero ofrecen una selección más pequeña de modelos. Otros, como Fireworks AI, admiten la implementación de modelos personalizados ajustados con adaptadores de adaptación de rango bajo (LoRA). La diversidad del ecosistema de IA exige una investigación exhaustiva antes de comprometerse con un proveedor específico.
Consideraciones para la Implementación de LLM en las Instalaciones
En situaciones en las que los enfoques basados en la nube no son viables debido a restricciones de privacidad, regulatorias o de infraestructura preexistentes (por ejemplo, una empresa ya ha invertido en servidores GPU), la implementación en las instalaciones se vuelve necesaria. Esto puede presentar varios desafíos. Algunas preguntas comunes que surgen incluyen:
- Selección del Modelo: El modelo apropiado depende del caso de uso específico. Un modelo diseñado para un chatbot de atención al cliente tendrá diferentes requisitos que uno utilizado para la generación aumentada por recuperación o como asistente de código. Se recomienda dedicar tiempo con los proveedores de API para identificar un modelo que satisfaga las necesidades.
- Requisitos de Hardware: Determinar el hardware necesario es fundamental, ya que las GPU son caras y pueden ser difíciles de adquirir. El propio modelo puede proporcionar información sobre el hardware necesario para ejecutarlo. Los modelos más grandes requieren más hardware. Se puede calcular una estimación aproximada de la memoria mínima de la GPU multiplicando el recuento de parámetros (en miles de millones) por 2 GB para modelos entrenados con una precisión de 16 bits. Para los modelos de 8 bits, se necesita 1 GB por mil millones de parámetros. Las técnicas de compresión de modelos como la cuantificación pueden reducir esto a 512 MB por mil millones de parámetros. Este es un límite inferior. Se necesita memoria adicional para servir el modelo a varios usuarios simultáneamente debido a la caché de clave-valor, que actúa como la memoria a corto plazo del modelo. La matriz de soporte de Nvidia ofrece orientación sobre las GPU necesarias para ejecutar varios modelos.
- Redundancia: Además de dimensionar el hardware al modelo, se debe considerar la redundancia. Un único nodo de GPU es vulnerable a fallas, por lo que es importante implementar dos o más sistemas para la conmutación por error y el equilibrio de carga.
- Métodos de Implementación: Los LLM se pueden implementar y servir en producción utilizando varios métodos: bare metal con equilibradores de carga, máquinas virtuales o contenedores en Docker o Kubernetes. Kubernetes simplifica las implementaciones a gran escala al automatizar la creación de contenedores, la creación de redes y el equilibrio de carga.
Kubernetes para la Implementación de LLM
Kubernetes abstrae gran parte de la complejidad asociada con las implementaciones a gran escala al automatizar la creación de contenedores, la creación de redes y el equilibrio de carga. Muchas empresas ya han adoptado y comprenden Kubernetes. Nvidia, Hugging Face y otros favorecen los entornos en contenedores con Nvidia Inference Microservices (NIM) y Hugging Face Generative AI Services (HUGS), preconfigurados para cargas de trabajo e implementaciones comunes.
Motores de Inferencia
Hay varios motores de inferencia disponibles para ejecutar modelos, incluidos Ollama y Llama.cpp, que son compatibles con una amplia gama de hardware. Para escalar modelos, a menudo se utilizan bibliotecas como vLLM, TensorRT LLM, SGLang y PyTorch. Esta guía se centra en la implementación de modelos utilizando vLLM, porque admite una amplia selección de modelos populares y ofrece un amplio soporte y compatibilidad en Nvidia, AMD y otro hardware.
Preparando el Entorno de Kubernetes
La configuración de un entorno de Kubernetes para trabajar con GPU requiere controladores y dependencias adicionales en comparación con una configuración típica de Kubernetes. El proceso de configuración será diferente para el hardware de AMD y Nvidia.
Esta guía utiliza K3S en una configuración de un solo nodo. Los pasos básicos son similares a los de los entornos de varios nodos, pero las dependencias deben satisfacerse en cada nodo de trabajo de GPU y la configuración del almacenamiento puede requerir ajustes.
El objetivo es proporcionar una base sólida para implementar cargas de trabajo de inferencia de una manera amigable para la producción. Se requieren los siguientes requisitos previos:
- Un servidor o estación de trabajo con al menos una placa GPU AMD o Nvidia compatible
- Una instalación nueva de Ubuntu 24.04 LTS
Dependencias de Nvidia
La configuración de un entorno K3S acelerado por Nvidia requiere la instalación de los controladores CUDA Fabric Manager y los controladores del servidor sin cabeza. Instale las utilidades del servidor de Nvidia para depurar problemas del controlador.
Para empezar, es crucial instalar el controlador CUDA adecuado para tu GPU Nvidia. Puedes descargar el controlador más reciente desde el sitio web de Nvidia, asegurándote de seleccionar la versión compatible con tu tarjeta gráfica y distribución de Linux. Una vez descargado, sigue las instrucciones proporcionadas por Nvidia para instalar el controlador.
Después de la instalación del controlador, es necesario instalar el ‘Nvidia Container Toolkit’. Esta herramienta permite a los contenedores Docker acceder a los recursos de la GPU. Nvidia proporciona un repositorio de paquetes para la mayoría de las distribuciones de Linux, lo que facilita la instalación.
Una vez instalado el ‘Nvidia Container Toolkit’, verifica su correcto funcionamiento ejecutando un contenedor de prueba que utilice la GPU. Nvidia proporciona una imagen Docker diseñada específicamente para este propósito. Si el contenedor se ejecuta correctamente y muestra información sobre tu GPU, significa que el ‘Nvidia Container Toolkit’ está configurado correctamente.
Ahora, instala K3S. Este paso implica descargar el script de instalación de K3S y ejecutarlo con los parámetros adecuados. K3S simplifica la configuración de un clúster Kubernetes, especialmente en entornos con recursos limitados.
Después de la instalación de K3S, es necesario configurar K3S para que reconozca las GPU disponibles. Esto implica instalar el ‘Nvidia Device Plugin for Kubernetes’. Este plugin permite a Kubernetes detectar y asignar las GPU a los pods que lo soliciten.
Finalmente, verifica que Kubernetes puede detectar las GPU disponibles. Puedes hacerlo ejecutando un comando que muestre los nodos del clúster y sus recursos. Si ves que las GPU Nvidia aparecen como recursos disponibles en los nodos, significa que todo está configurado correctamente.
Ejemplo de Implementación con vLLM
vLLM es un motor de inferencia de alto rendimiento para LLMs que facilita la implementación y escalado de estos modelos. En este ejemplo, implementaremos un modelo LLM utilizando vLLM en un clúster Kubernetes con GPUs Nvidia.
Primero, necesitas crear un archivo de configuración de Kubernetes (deployment.yaml) que defina cómo se implementará el modelo LLM. Este archivo debe especificar la imagen Docker que se utilizará (que incluirá vLLM y el modelo LLM), los recursos que se solicitarán (como la GPU), y otros parámetros de configuración.
Una vez creado el archivo de configuración, utiliza el comando ‘kubectl apply -f deployment.yaml’ para implementar el modelo LLM en el clúster Kubernetes. Kubernetes creará un pod que ejecute el contenedor Docker con vLLM y el modelo LLM.
Después de la implementación, necesitas exponer el servicio vLLM para que sea accesible desde el exterior del clúster Kubernetes. Puedes hacerlo creando un servicio de tipo ‘LoadBalancer’ o ‘NodePort’.
Finalmente, verifica que el modelo LLM se está ejecutando correctamente y puedes enviar solicitudes de inferencia a través del servicio expuesto. Puedes utilizar herramientas como ‘curl’ o ‘Postman’ para enviar solicitudes HTTP al servicio vLLM y obtener respuestas del modelo LLM.
Monitoreo y Escalado
Una vez que el modelo LLM está implementado y en funcionamiento, es crucial monitorear su rendimiento y escalarlo según sea necesario.
Utiliza herramientas de monitoreo como Prometheus y Grafana para recopilar métricas sobre el rendimiento del modelo LLM, como la latencia de las solicitudes, el uso de la GPU y la utilización de la CPU. Estas métricas te ayudarán a identificar cuellos de botella y optimizar el rendimiento del modelo.
Si observas que el modelo LLM está sobrecargado y la latencia de las solicitudes aumenta, es necesario escalarlo. Puedes hacerlo aumentando el número de réplicas del pod que ejecuta vLLM. Kubernetes se encargará de distribuir las solicitudes entre las diferentes réplicas.
También puedes utilizar el ‘Horizontal Pod Autoscaler’ de Kubernetes para escalar automáticamente el número de réplicas en función de las métricas de rendimiento. Esto te permitirá escalar el modelo LLM de forma dinámica y adaptarte a las fluctuaciones en la carga de trabajo.
Además del escalado horizontal, también puedes considerar el escalado vertical, que implica aumentar los recursos (CPU, memoria, GPU) asignados a cada pod. Esto puede ser útil si el modelo LLM está limitado por la capacidad de un solo nodo.
Optimización del Rendimiento
Para optimizar el rendimiento del modelo LLM, puedes utilizar varias técnicas, como la cuantificación, la poda y la destilación.
La cuantificación reduce el tamaño del modelo LLM al reducir la precisión de los pesos y activaciones. Esto puede acelerar la inferencia y reducir el uso de memoria.
La poda elimina las conexiones menos importantes del modelo LLM. Esto puede reducir el tamaño del modelo y acelerar la inferencia sin afectar significativamente la precisión.
La destilación entrena un modelo más pequeño (el modelo estudiante) para que imite el comportamiento de un modelo más grande (el modelo profesor). Esto puede crear un modelo más pequeño y rápido sin sacrificar demasiada precisión.
Además, puedes optimizar la configuración de vLLM para mejorar el rendimiento. Por ejemplo, puedes ajustar el tamaño del lote, el número de threads y otras opciones de configuración para adaptarlas a tu caso de uso específico.
Consideraciones de Seguridad
La seguridad es una consideración importante al implementar LLMs en producción.
Asegúrate de validar y desinfectar todas las entradas al modelo LLM para evitar ataques de inyección de prompts. Estos ataques pueden permitir a los usuarios malintencionados manipular el comportamiento del modelo LLM y obtener información confidencial.
También debes implementar controles de acceso para restringir quién puede acceder al modelo LLM y qué operaciones pueden realizar. Esto puede ayudar a prevenir el uso no autorizado del modelo y proteger tus datos.
Además, considera la posibilidad de utilizar técnicas de anonimización y desidentificación para proteger la privacidad de los datos que se utilizan para entrenar y utilizar el modelo LLM.
Conclusión
Escalar LLMs para producción presenta desafíos únicos, pero con la planificación cuidadosa y las herramientas adecuadas, es posible implementar estos modelos de manera eficiente y segura. Al aprovechar las API, considerar las opciones de implementación en las instalaciones, utilizar Kubernetes para la gestión de contenedores y optimizar el rendimiento, puedes llevar tus aplicaciones de IA al siguiente nivel.
Recuerda que la elección del modelo, el hardware y las técnicas de optimización dependerá de tu caso de uso específico y tus restricciones presupuestarias. Es importante experimentar con diferentes opciones y monitorear el rendimiento para encontrar la configuración óptima para tu aplicación.