Os modelos de linguagem grandes (LLMs) evoluíram rapidamente, passando de curiosidades de pesquisa para ferramentas poderosas para diversas aplicações. Embora criar um chatbot simples usando ferramentas como Llama.cpp ou Ollama seja relativamente direto, implantar LLMs em um ambiente de produção para lidar com cargas de trabalho do mundo real apresenta um conjunto diferente de desafios. Esses desafios incluem o gerenciamento de vários usuários simultâneos, a garantia de garantias de tempo de atividade e a otimização da utilização de recursos de GPU para evitar exceder as restrições orçamentárias.
Os recursos necessários para servir um LLM em escala diferem significativamente daqueles necessários para executá-lo em um computador pessoal. Um modelo que opera de forma eficiente com menos de 4 GB de memória em um PC pode exigir 40 GB ou mais de memória de GPU quando implantado em um ambiente de produção para lidar com inúmeras solicitações simultâneas.
Este guia explora as vias para escalar cargas de trabalho de IA desde provas de conceito iniciais até implantações prontas para produção. Vamos guiá-lo na implantação de modelos como Gemma 3 ou Llama 3 em escala.
Aproveitando as APIs para Integração de LLM
A integração de LLMs em um código base pode ser alcançada por meio de vários métodos, mas o uso de uma API compatível com OpenAI é altamente recomendado para implantações de produção. Essa abordagem oferece a flexibilidade de se adaptar ao cenário de modelos em rápida evolução. Modelos considerados de ponta há apenas alguns meses podem se tornar rapidamente desatualizados.
Desde o boom da IA que começou com o ChatGPT em 2022, a interface da API da OpenAI emergiu como o padrão de fato para conectar aplicações a LLMs. Este padrão permite que os desenvolvedores construam aplicações usando recursos disponíveis, como começar com Mistral 7B em Llama.cpp em um notebook e fazer a transição perfeita para os servidores de API da Mistral AI para implantação em produção. Isso elimina o bloqueio em um único modelo, mecanismo de inferência ou provedor de API.
Os serviços de inferência baseados em nuvem fornecem um meio amigável de despesas de capital (capex) para escalar implantações de IA. Esses serviços eliminam a necessidade de gerenciamento de hardware e configuração de modelo, fornecendo em vez disso uma API para integração de aplicações.
Além das ofertas de API dos principais criadores de modelos, um número crescente de startups de infraestrutura de IA oferece inferência como serviço para modelos de peso aberto. Esses provedores variam em suas abordagens. Alguns, como SambaNova, Cerebras e Groq, aproveitam hardware especializado ou técnicas como decodificação especulativa para acelerar a inferência, mas oferecem uma seleção menor de modelos. Outros, como Fireworks AI, suportam a implantação de modelos personalizados e ajustados usando adaptadores de adaptação de baixo nível (LoRA). A diversidade do ecossistema de IA exige uma pesquisa completa antes de se comprometer com um provedor específico.
Considerações para Implantação de LLM On-Premise
Em situações em que abordagens baseadas em nuvem não são viáveis devido a restrições de privacidade, regulamentares ou de infraestrutura pré-existentes (por exemplo, uma empresa já investiu em servidores de GPU), a implantação on-premise se torna necessária. Isso pode apresentar vários desafios. Algumas perguntas comuns que surgem incluem:
- Seleção de Modelo: O modelo apropriado depende do caso de uso específico. Um modelo projetado para um chatbot de atendimento ao cliente terá requisitos diferentes de um usado para geração aumentada de recuperação ou como um assistente de código. Recomenda-se passar algum tempo com os provedores de API para identificar um modelo que atenda às necessidades.
- Requisitos de Hardware: Determinar o hardware necessário é fundamental, pois as GPUs são caras e podem ser difíceis de adquirir. O próprio modelo pode fornecer insights sobre o hardware necessário para executá-lo. Modelos maiores exigem mais hardware. Uma estimativa aproximada da memória mínima da GPU pode ser calculada multiplicando a contagem de parâmetros (em bilhões) por 2 GB para modelos treinados com precisão de 16 bits. Para modelos de 8 bits, são necessários 1 GB por bilhão de parâmetros. Técnicas de compressão de modelo, como quantização, podem reduzir isso para 512 MB por bilhão de parâmetros. Este é um limite inferior. Memória adicional é necessária para servir o modelo para vários usuários simultaneamente devido ao cache de chave-valor, que atua como a memória de curto prazo do modelo. A matriz de suporte da Nvidia oferece orientação sobre as GPUs necessárias para executar vários modelos.
- Redundância: Além de dimensionar o hardware para o modelo, a redundância deve ser considerada. Um único nó de GPU é vulnerável a falhas, portanto, é importante implantar dois ou mais sistemas para failover e balanceamento de carga.
- Métodos de Implantação: Os LLMs podem ser implantados e servidos em produção usando vários métodos: bare metal com balanceadores de carga, máquinas virtuais ou contêineres em Docker ou Kubernetes. O Kubernetes simplifica implantações em larga escala, automatizando a criação de contêineres, o gerenciamento de rede e o balanceamento de carga.
Kubernetes para Implantação de LLM
O Kubernetes abstrai grande parte da complexidade associada a implantações em larga escala, automatizando a criação de contêineres, o gerenciamento de rede e o balanceamento de carga. Muitas empresas já adotaram e entendem o Kubernetes. Nvidia, Hugging Face e outros favorecem ambientes conteinerizados com Nvidia Inference Microservices (NIMs) e Hugging Face Generative AI Services (HUGS), pré-configurados para cargas de trabalho e implantações comuns.
Engines de Inferência
Vários engines de inferência estão disponíveis para executar modelos, incluindo Ollama e Llama.cpp, que são compatíveis com uma ampla gama de hardware. Para escalar modelos, bibliotecas como vLLM, TensorRT LLM, SGLang e PyTorch são frequentemente usadas. Este guia se concentra na implantação de modelos usando vLLM, porque ele suporta uma ampla seleção de modelos populares e oferece amplo suporte e compatibilidade entre Nvidia, AMD e outros hardwares.
Preparando o Ambiente Kubernetes
Configurar um ambiente Kubernetes para trabalhar com GPUs requer drivers e dependências adicionais em comparação com uma configuração Kubernetes típica. O processo de configuração será diferente para hardware AMD e Nvidia.
Este guia usa K3S em uma configuração de nó único. As etapas básicassão semelhantes a ambientes de vários nós, mas as dependências devem ser satisfeitas em cada nó de trabalho de GPU e a configuração de armazenamento pode exigir ajustes.
O objetivo é fornecer uma base sólida para a implantação de cargas de trabalho de inferência de forma amigável à produção. Os seguintes pré-requisitos são necessários:
- Um servidor ou estação de trabalho com pelo menos uma placa GPU AMD ou Nvidia suportada
- Uma instalação nova do Ubuntu 24.04 LTS
Dependências Nvidia
Configurar um ambiente K3S acelerado por Nvidia requer a instalação de drivers CUDA Fabric Manager e drivers de servidor Headless. Instale os utilitários de servidor da Nvidia para depurar problemas de driver.
A utilização de Large Language Models (LLMs) em ambientes de produção apresenta um conjunto de desafios únicos, que vão desde o gerenciamento de múltiplos utilizadores simultâneos até à otimização da utilização de recursos de GPU, sem ultrapassar restrições orçamentais. Este guia prático explora diversas abordagens para escalar cargas de trabalho de IA, desde a fase inicial de prova de conceito até à implementação em produção, abordando a integração via APIs compatíveis com OpenAI, a consideração de implementações on-premise e a utilização do Kubernetes com engines de inferência como o vLLM.
A seleção do modelo ideal é um ponto crucial, dependendo do caso de uso específico. Um modelo concebido para um chatbot de apoio ao cliente terá requisitos diferentes de um modelo utilizado para geração aumentada de recuperação (RAG) ou como assistente de código. A escolha do hardware, nomeadamente GPUs, é igualmente importante, exigindo uma análise cuidadosa da memória necessária por parâmetro e da necessidade de redundância para garantir a disponibilidade do serviço.
O Kubernetes, com a sua capacidade de automatizar a criação de contentores, a gestão de redes e o balanceamento de carga, emerge como uma solução robusta para a implantação de LLMs em larga escala. Ambientes contentorizados, como os fornecidos pela Nvidia Inference Microservices (NIMs) e Hugging Face Generative AI Services (HUGS), oferecem configurações pré-definidas para simplificar o processo de implantação.
A escolha do engine de inferência é outro aspeto fundamental. Embora opções como o Ollama e o Llama.cpp sejam adequadas para uma variedade de hardware, bibliotecas como o vLLM, TensorRT LLM, SGLang e PyTorch são frequentemente utilizadas para escalar modelos. O vLLM destaca-se pelo seu suporte a uma vasta seleção de modelos populares e pela sua compatibilidade com hardware Nvidia, AMD e outros.
A preparação do ambiente Kubernetes para trabalhar com GPUs requer a instalação de drivers e dependências adicionais em comparação com uma configuração Kubernetes típica. O processo de configuração varia consoante o hardware AMD ou Nvidia utilizado. Este guia utiliza o K3S numa configuração de nó único, com o objetivo de fornecer uma base sólida para a implantação de cargas de trabalho de inferência de forma amigável à produção.
Em suma, a escalabilidade de LLMs para produção exige uma abordagem holística que abranja a seleção do modelo, o dimensionamento do hardware, a orquestração através do Kubernetes e a escolha do motor de inferência adequado. Este guia prático fornece um roteiro para navegar por estes desafios e implementar LLMs de forma eficaz em ambientes de produção. Além disso, a escolha entre a utilização de APIs externas e a implementação on-premise deve ser ponderada com base em considerações de privacidade, regulamentação e infraestrutura existente. A utilização de APIs permite uma maior flexibilidade e adaptabilidade ao cenário de modelos em rápida evolução, enquanto a implementação on-premise pode ser preferível em situações em que a privacidade e o controlo dos dados são de extrema importância.
A análise dos custos associados a cada abordagem é também fundamental. A utilização de APIs implica um custo por utilização, enquanto a implementação on-premise requer um investimento inicial em hardware e a manutenção contínua da infraestrutura. A otimização da utilização de recursos de GPU é crucial para reduzir os custos operacionais, pelo que a escolha de técnicas de compressão de modelos, como a quantização, pode ser uma estratégia eficaz.
A monitorização contínua do desempenho dos LLMs em produção é essencial para identificar potenciais gargalos e otimizar a utilização de recursos. Ferramentas de monitorização e análise podem fornecer informações valiosas sobre o desempenho dos modelos, permitindo ajustes e otimizações em tempo real. A implementação de um pipeline de Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) pode também facilitar a implementação de atualizações e melhorias nos modelos de forma rápida e eficiente.
A segurança dos LLMs em produção é outra consideração importante. A proteção contra ataques adversários e a garantia da integridade dos dados são fundamentais para evitar o comprometimento dos modelos e a divulgação de informações confidenciais. A implementação de medidas de segurança, como a validação de entradas e a utilização de técnicas de defesa adversária, pode ajudar a proteger os LLMs contra ameaças externas.
A colaboração entre equipas de desenvolvimento, operações e segurança é essencial para garantir o sucesso da implementação de LLMs em produção. A partilha de conhecimentos e a definição de processos claros e eficientes podem ajudar a superar os desafios associados à escalabilidade, desempenho, segurança e manutenção de LLMs. A formação contínua das equipas é também fundamental para garantir que estão atualizadas com as últimas tecnologias e práticas recomendadas.
Em conclusão, a escalabilidade de LLMs para produção é um processo complexo que exige uma abordagem multidisciplinar e uma compreensão profunda dos desafios técnicos, operacionais e de segurança envolvidos. Este guia prático fornece um ponto de partida para navegar por estes desafios e implementar LLMs de forma eficaz em ambientes de produção, mas é importante adaptar as abordagens e técnicas descritas às necessidades específicas de cada caso de uso. A inovação contínua e a experimentação com novas tecnologias são também fundamentais para manter a competitividade e aproveitar ao máximo o potencial dos LLMs.