Scalare gli LLM per la Produzione: Una Guida Pratica
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) si sono evoluti rapidamente, passando da curiosità di ricerca a potenti strumenti per diverse applicazioni. Mentre avviare un semplice chatbot utilizzando strumenti come Llama.cpp o Ollama è relativamente semplice, implementare gli LLM in un ambiente di produzione per gestire workload reali presenta una serie di sfide diverse. Queste sfide includono la gestione di più utenti simultanei, la garanzia di uptime e l’ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse GPU per evitare di superare i vincoli di budget.
Le risorse necessarie per servire un LLM su larga scala differiscono significativamente da quelle necessarie per eseguirlo su un personal computer. Un modello che opera efficientemente con meno di 4 GB di memoria su un PC può richiedere 40 GB o più di memoria GPU quando implementato in un ambiente di produzione per gestire numerose richieste simultanee.
Questa guida esplora le vie per scalare i workload di AI dai proof of concept iniziali alle implementazioni pronte per la produzione. Ti guideremo attraverso l’implementazione di modelli come Gemma 3 o Llama 3 su larga scala.
Sfruttare le API per l’Integrazione degli LLM
L’integrazione degli LLM in un codebase può essere realizzata attraverso vari metodi, ma l’utilizzo di un’API compatibile con OpenAI è altamente raccomandato per le implementazioni di produzione. Questo approccio offre la flessibilità di adattarsi al panorama dei modelli in rapida evoluzione. I modelli considerati all’avanguardia solo pochi mesi fa possono diventare rapidamente obsoleti.
Dall’inizio del boom dell’AI con ChatGPT nel 2022, l’interfaccia API di OpenAI è emersa come lo standard de facto per connettere le applicazioni agli LLM. Questo standard consente agli sviluppatori di creare applicazioni utilizzando le risorse disponibili, come iniziare con Mistral 7B in Llama.cpp su un notebook e passare senza problemi ai server API di Mistral AI per l’implementazione di produzione. Questo elimina la dipendenza da un singolo modello, motore di inferenza o provider API.
I servizi di inferenza basati su cloud forniscono un mezzo capital expenditure (capex)-friendly per scalare le implementazioni di AI. Questi servizi eliminano la necessità di gestione dell’hardware e configurazione del modello, fornendo invece un’API per l’integrazione dell’applicazione.
Oltre alle offerte API dei principali model builder, un numero crescente di startup di infrastrutture AI offre inferenza-as-a-service per modelli open-weight. Questi provider variano nei loro approcci. Alcuni, come SambaNova, Cerebras e Groq, sfruttano hardware specializzato o tecniche come la speculative decoding per accelerare l’inferenza, ma offrono una selezione più ristretta di modelli. Altri, come Fireworks AI, supportano l’implementazione di modelli personalizzati fine-tuned utilizzando Low Rank Adaptation (LoRA) adapters. La diversità dell’ecosistema AI richiede una ricerca approfondita prima di impegnarsi con un provider specifico.
Considerazioni sull’Implementazione On-Premise degli LLM
Nelle situazioni in cui gli approcci basati su cloud non sono fattibili a causa di vincoli di privacy, regolamentari o infrastrutturali preesistenti (ad esempio, un’azienda ha già investito in server GPU), l’implementazione on-premise diventa necessaria. Ciò può presentare diverse sfide. Alcune domande comuni che sorgono includono:
- Selezione del Modello: Il modello appropriato dipende dallo specifico use case. Un modello progettato per un chatbot del servizio clienti avrà requisiti diversi rispetto a uno utilizzato per la retrieval-augmented generation o come code assistant. Si raccomanda di dedicare del tempo con i provider API per identificare un modello che soddisfi le esigenze.
- Requisiti Hardware: Determinare l’hardware necessario è fondamentale, poiché le GPU sono costose e possono essere difficili da acquisire. Il modello stesso può fornire informazioni sull’hardware necessario per eseguirlo. I modelli più grandi richiedono più hardware. Una stima approssimativa della memoria GPU minima può essere calcolata moltiplicando il numero di parametri (in miliardi) per 2 GB per i modelli addestrati a una precisione di 16 bit. Per i modelli a 8 bit, è necessario 1 GB per miliardo di parametri. Le tecniche di compressione del modello come la quantizzazione possono ridurre questo a 512 MB per miliardo di parametri. Questo è un limite inferiore. È necessaria memoria aggiuntiva per servire il modello a più utenti contemporaneamente a causa della key-value cache, che funge da memoria a breve termine del modello. La support matrix di Nvidia offre indicazioni sulle GPU necessarie per eseguire vari modelli.
- Ridondanza: Oltre a dimensionare l’hardware in base al modello, è necessario considerare la ridondanza. Un singolo nodo GPU è vulnerabile al guasto, quindi è importante implementare due o più sistemi per il failover e il bilanciamento del carico.
- Metodi di Implementazione: Gli LLM possono essere implementati e serviti in produzione utilizzando vari metodi: bare metal con load balancer, macchine virtuali o container in Docker o Kubernetes. Kubernetes semplifica le implementazioni su larga scala automatizzando la creazione di container, il networking e il bilanciamento del carico.
Kubernetes per l’Implementazione degli LLM
Kubernetes astrae gran parte della complessità associata alle implementazioni su larga scala automatizzando la creazione di container, il networking e il bilanciamento del carico. Molte aziende hanno già adottato e comprendono Kubernetes. Nvidia, Hugging Face e altri favoriscono ambienti containerizzati con Nvidia Inference Microservices (NIM) e Hugging Face Generative AI Services (HUGS), preconfigurati per workload e implementazioni comuni.
Motori di Inferenza
Sono disponibili vari motori di inferenza per l’esecuzione di modelli, inclusi Ollama e Llama.cpp, che sono compatibili con una vasta gamma di hardware. Per scalare i modelli, vengono spesso utilizzate librerie come vLLM, TensorRT LLM, SGLang e PyTorch. Questa guida si concentra sull’implementazione di modelli utilizzando vLLM, perché supporta una vasta selezione di modelli popolari e offre un ampio supporto e compatibilità tra Nvidia, AMD e altro hardware.
Preparazione dell’Ambiente Kubernetes
L’installazione di un ambiente Kubernetes per lavorare con le GPU richiede driver e dipendenze aggiuntive rispetto a una tipica configurazione Kubernetes. Il processo di installazione sarà diverso per l’hardware AMD e Nvidia.
Questa guida utilizza K3S in una configurazione a nodo singolo. I passaggi di base sono simili agli ambienti multi-nodo, ma le dipendenze devono essere soddisfatte su ciascun nodo worker GPU e la configurazione dello storage potrebbe richiedere modifiche.
L’obiettivo è fornire una solida base per l’implementazione di workload di inferenza in modo production-friendly. Sono necessari i seguenti prerequisiti:
- Un server o workstation con almeno una scheda GPU AMD o Nvidia supportata
- Un’installazione pulita di Ubuntu 24.04 LTS
Dipendenze Nvidia
L’installazione di un ambiente K3S accelerato da Nvidia richiede l’installazione di CUDA Drivers Fabric Manager e driver server Headless. Installa le utility server di Nvidia per il debug dei problemi dei driver.
Configurazione dell’Ambiente K3S con Supporto GPU Nvidia
Per iniziare, installa K3S. Questo installerà anche i componenti CoreDNS, traefik e cni-default. Durante l’installazione, disabilita traefik.