ఉత్పత్తి కోసం LLMలను స్కేల్ చేయడం: గైడ్

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) వేగంగా అభివృద్ధి చెందాయి, పరిశోధన కుతూహలం నుండి వివిధ అనువర్తనాల కోసం శక్తివంతమైన సాధనాలుగా మారాయి. Llama.cpp లేదా Ollama వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి ఒక సాధారణ చాట్‌బాట్‌ను రూపొందించడం చాలా సులభం అయినప్పటికీ, నిజ-ప్రపంచ పనిభారాలను నిర్వహించడానికి ఉత్పత్తి వాతావరణంలో LLMలను అమలు చేయడం వేరే సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. ఈ సవాళ్లలో బహుళ ఏకకాల వినియోగదారులను నిర్వహించడం, పని సమయ హామీలను నిర్ధారించడం మరియు బడ్జెట్ పరిమితులను మించకుండా ఉండటానికి GPU వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఉన్నాయి.

పెద్ద ఎత్తున LLMకు సేవ చేయడానికి అవసరమైన వనరులు వ్యక్తిగత కంప్యూటర్‌లో దాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన వాటి నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటాయి. PCలో 4 GB కంటే తక్కువ మెమరీతో సమర్థవంతంగా పనిచేసే నమూనా, అనేక ఏకకాల అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి ఉత్పత్తి అమరికలో అమలు చేసినప్పుడు 40 GB లేదా అంతకంటే ఎక్కువ GPU మెమరీని డిమాండ్ చేయవచ్చు.

ఈ గైడ్ AI పనిభారాలను ప్రారంభ రుజువుల నుండి ఉత్పత్తి-స్థాయి అమలు వరకు స్కేల్ చేయడానికి గల మార్గాలను అన్వేషిస్తుంది. Gemma 3 లేదా Llama 3 వంటి నమూనాలను పెద్ద ఎత్తున అమలు చేయడానికి మేము మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాము.

LLM ఇంటిగ్రేషన్ కోసం APIలను ఉపయోగించడం

LLMలను కోడ్‌బేస్‌లో విలీనం చేయడం వివిధ పద్ధతుల ద్వారా సాధించవచ్చు, అయితే ఉత్పత్తి అమలు కోసం OpenAI-అనుకూల APIని ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఈ విధానం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనా ప్రకృతి దృశ్యానికి అనుగుణంగా ఉండే సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. కొన్ని నెలల క్రితం అత్యాధునికమైనవిగా పరిగణించబడిన నమూనాలు త్వరగా వాడుకలో లేకుండా పోతాయి.

2022లో ChatGPTతో ప్రారంభమైన AI విజృంభణ నుండి, OpenAI యొక్క API ఇంటర్‌ఫేస్ LLMలకు అప్లికేషన్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి వాస్తవ ప్రమాణంగా ఉద్భవించింది. ఈ ప్రమాణం Mistral 7Bతో నోట్‌బుక్‌లోని Llama.cppలో ప్రారంభించడం మరియు ఉత్పత్తి అమలు కోసం Mistral AI యొక్క API సర్వర్‌లకు సజావుగా మారడం వంటి అందుబాటులో ఉన్న వనరులను ఉపయోగించి అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది. ఇది ఒకే నమూనా, ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్ లేదా API ప్రొవైడర్‌కు పరిమితం కాకుండా చేస్తుంది.

క్లౌడ్ ఆధారిత ఇన్ఫెరెన్స్ సేవలు AI అమలును స్కేల్ చేయడానికి మూలధన వ్యయ (capex) స్నేహపూర్వక మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఈ సేవలు హార్డ్‌వేర్ నిర్వహణ మరియు నమూనా కాన్ఫిగరేషన్ అవసరాన్ని తొలగిస్తాయి, బదులుగా అప్లికేషన్ ఇంటిగ్రేషన్ కోసం APIని అందిస్తాయి.

ప్రధాన నమూనా బిల్డర్‌ల నుండి API ఆఫర్‌లతో పాటు, పెరుగుతున్న AI మౌలిక సదుపాయాల స్టార్టప్‌ల సంఖ్య ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాల కోసం సేవగా ఇన్ఫెరెన్స్‌ను అందిస్తున్నాయి. ఈ ప్రొవైడర్‌లు వారి విధానాలలో మారుతూ ఉంటాయి. SambaNova, Cerebras మరియు Groq వంటి కొన్ని ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ లేదా స్పెక్యులేటివ్ డీకోడింగ్ వంటి సాంకేతికతలను ఇన్ఫెరెన్స్‌ను వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగిస్తాయి, కానీ తక్కువ నమూనాల ఎంపికను అందిస్తాయి. Fireworks AI వంటి ఇతర సంస్థలు లో రాంక్ అడాప్టేషన్ (LoRA) అడాప్టర్‌లను ఉపయోగించి అనుకూలమైన చక్కటి ట్యూన్ చేసిన నమూనాల అమలుకు మద్దతు ఇస్తాయి. AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వైవిధ్యం నిర్దిష్ట ప్రొవైడర్‌కు కట్టుబడి ఉండటానికి ముందు సమగ్ర పరిశోధనను తప్పనిసరి చేస్తుంది.

ఆన్-ప్రిమైస్ LLM డిప్లాయ్‌మెంట్ పరిశీలనలు

క్లౌడ్ ఆధారిత విధానాలు గోప్యత, నియంత్రణ లేదా ముందుగా ఉన్న మౌలిక సదుపాయాల పరిమితుల కారణంగా సాధ్యం కాని పరిస్థితులలో (ఉదాహరణకు, ఒక సంస్థ ఇప్పటికే GPU సర్వర్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టింది), ఆన్-ప్రిమైస్ డిప్లాయ్‌మెంట్ అవసరం అవుతుంది. ఇది అనేక సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. సాధారణంగా ఉత్పన్నమయ్యే కొన్ని ప్రశ్నలు:

• నమూనా ఎంపిక: సముచితమైన నమూనా నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్ కోసం రూపొందించిన నమూనా రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ లేదా కోడ్ అసిస్టెంట్‌గా ఉపయోగించిన దానికంటే భిన్నమైన అవసరాలను కలిగి ఉంటుంది. అవసరాలను తీర్చే నమూనాను గుర్తించడానికి API ప్రొవైడర్‌లతో సమయం గడపమని సిఫార్సు చేయబడింది.
• హార్డ్‌వేర్ అవసరాలు: అవసరమైన హార్డ్‌వేర్‌ను నిర్ణయించడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే GPUలు ఖరీదైనవి మరియు పొందడం కష్టం. నమూనా స్వయంగా దాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన హార్డ్‌వేర్‌పై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. పెద్ద నమూనాలకు ఎక్కువ హార్డ్‌వేర్ అవసరం. 16-బిట్ ఖచ్చితత్వంతో శిక్షణ పొందిన నమూనాల కోసం పారామీటర్ గణనను (బిలియన్లలో) 2GBతో గుణించడం ద్వారా కనిష్ట GPU మెమరీ యొక్క స్థూల అంచనాను లెక్కించవచ్చు. 8-బిట్ నమూనాల కోసం, బిలియన్ పారామితులకు 1GB అవసరం. క్వాంటైజేషన్ వంటి మోడల్ కంప్రెషన్ టెక్నిక్‌లు దీన్ని బిలియన్ పారామితులకు 512MBకి తగ్గించగలవు. ఇది తక్కువ పరిమితి. కీ-విలువ కాష్ కారణంగా ఒకేసారి బహుళ వినియోగదారులకు నమూనాను అందించడానికి అదనపు మెమరీ అవసరం, ఇది నమూనా యొక్క స్వల్పకాలిక మెమరీగా పనిచేస్తుంది. వివిధ నమూనాలను అమలు చేయడానికి అవసరమైన GPUలపై Nvidia మద్దతు మాతృక మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది.
• రిడండెన్సీ: నమూనాకు హార్డ్‌వేర్‌ను పరిమాణీకరించడంతో పాటు, రిడండెన్సీని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఒకే GPU నోడ్ వైఫల్యానికి గురయ్యే అవకాశం ఉంది, కాబట్టి ఫెయిలోవర్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ కోసం రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సిస్టమ్‌లను అమలు చేయడం ముఖ్యం.
• డిప్లాయ్‌మెంట్ పద్ధతులు: LLMలను వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఉత్పత్తిలో అమలు చేయవచ్చు మరియు అందించవచ్చు: లోడ్ బ్యాలెన్సర్‌లతో బేర్ మెటల్, వర్చువల్ మెషీన్‌లు లేదా డాకర్ లేదా కుబెర్‌నెట్స్‌లోని కంటైనర్‌లు. కంటైనర్ సృష్టి, నెట్‌వర్కింగ్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా కుబెర్‌నెట్స్ పెద్ద ఎత్తున అమలును సులభతరం చేస్తుంది.

LLM డిప్లాయ్‌మెంట్ కోసం కుబెర్‌నెట్స్

కంటైనర్ సృష్టి, నెట్‌వర్కింగ్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా కుబెర్‌నెట్స్ పెద్ద ఎత్తున అమలుతో సంబంధం ఉన్న చాలా సంక్లిష్టతను తొలగిస్తుంది. అనేక సంస్థలు ఇప్పటికే కుబెర్‌నెట్స్‌ను స్వీకరించాయి మరియు అర్థం చేసుకున్నాయి. Nvidia, Hugging Face మరియు ఇతరులు సాధారణ పనిభారాలు మరియు అమలు కోసం ముందుగా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన Nvidia ఇన్ఫెరెన్స్ మైక్రోసర్వీసెస్ (NIMలు) మరియు Hugging Face జనరేటివ్ AI సర్వీసెస్ (HUGS)తో కంటైనరైజ్డ్ వాతావరణాలను ఇష్టపడతారు.

ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్‌లు

నమూనాలను అమలు చేయడానికి Ollama మరియు Llama.cppతో సహా వివిధ ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇవి విస్తృత శ్రేణి హార్డ్‌వేర్‌తో అనుకూలంగా ఉంటాయి. నమూనాలను స్కేల్ చేయడానికి, vLLM, TensorRT LLM, SGLang మరియు PyTorch వంటి లైబ్రరీలు తరచుగా ఉపయోగించబడతాయి. ఈ గైడ్ vLLMని ఉపయోగించి నమూనాలను అమలు చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది అనేక ప్రసిద్ధ నమూనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు Nvidia, AMD మరియు ఇతర హార్డ్‌వేర్‌లలో విస్తృత మద్దతు మరియు అనుకూలతను అందిస్తుంది.

కుబెర్‌నెట్స్ ఎన్విరాన్మెంట్‌ను సిద్ధం చేయడం

GPUలతో పని చేయడానికి కుబెర్‌నెట్స్ ఎన్విరాన్మెంట్‌ను ఏర్పాటు చేయడానికి సాధారణ కుబెర్‌నెట్స్ ఏర్పాటుతో పోలిస్తే అదనపు డ్రైవర్‌లు మరియు డిపెండెన్సీలు అవసరం. AMD మరియు Nvidia హార్డ్‌వేర్ కోసం సెటప్ ప్రక్రియ భిన్నంగా ఉంటుంది.

ఈ గైడ్ ఒకే-నోడ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లో K3Sని ఉపయోగిస్తుంది. ప్రాథమిక దశలు బహుళ-నోడ్ వాతావరణాలకు సమానంగా ఉంటాయి, కానీ డిపెండెన్సీలు ప్రతి GPU వర్కర్ నోడ్‌లో సంతృప్తి చెందాలి మరియు నిల్వ కాన్ఫిగరేషన్‌కు సర్దుబాట్లు అవసరం కావచ్చు.

ఉత్పత్తి-స్నేహపూర్వక పద్ధతిలో ఇన్ఫెరెన్స్ పనిభారాలను అమలు చేయడానికి ఒక ఘన పునాదిని అందించడమే లక్ష్యం. కింది అవసరాలు అవసరం:

• కనీసం ఒక మద్దతు ఉన్న AMD లేదా Nvidia GPU బోర్డ్‌తో సర్వర్ లేదా వర్క్‌స్టేషన్
• ఉబుంటు 24.04 LTS యొక్క తాజా ఇన్‌స్టాల్

Nvidia డిపెండెన్సీలు

Nvidia-త్వరణం పొందిన K3S ఎన్విరాన్మెంట్‌ను ఏర్పాటు చేయడానికి CUDA డ్రైవర్లు ఫాబ్రిక్ మేనేజర్ మరియు హెడ్‌లెస్ సర్వర్ డ్రైవర్లను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం అవసరం. డ్రైవర్ సమస్యలను డీబగ్ చేయడానికి Nvidia యొక్క సర్వర్ యుటిలిటీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.

LLMల ఉత్పత్తి స్థాయి విస్తరణ: ఆచరణాత్మక గైడ్

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) వేగంగా అభివృద్ధి చెందాయి, పరిశోధనా కుతూహలం నుండి వివిధ అనువర్తనాల కోసం శక్తివంతమైన సాధనాలుగా మారాయి. Llama.cpp లేదా Ollama వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి సాధారణ చాట్‌బాట్‌ను ప్రారంభించడం చాలా సులభం అయినప్పటికీ, నిజ-ప్రపంచ పనిభారాలను నిర్వహించడానికి ఉత్పత్తి వాతావరణంలో LLMలను విస్తరించడం వేరే సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. ఈ సవాళ్లలో బహుళ ఏకకాల వినియోగదారులను నిర్వహించడం, పని సమయ హామీలను నిర్ధారించడం మరియు బడ్జెట్ పరిమితులను మించకుండా ఉండటానికి GPU వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఉన్నాయి.

పెద్ద ఎత్తున LLMను అందించడానికి అవసరమైన వనరులు వ్యక్తిగత కంప్యూటర్‌లో దాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన వాటి నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటాయి. PCలో 4 GB కంటే తక్కువ మెమరీతో సమర్థవంతంగా పనిచేసే నమూనా, అనేక ఏకకాల అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి ఉత్పత్తి అమరికలో విస్తరించినప్పుడు 40 GB లేదా అంతకంటే ఎక్కువ GPU మెమరీని డిమాండ్ చేయవచ్చు.

ఈ గైడ్ AI పనిభారాలను ప్రారంభ భావన రుజువుల నుండి ఉత్పత్తి-స్థాయి విస్తరణల వరకు స్కేల్ చేయడానికి గల మార్గాలను అన్వేషిస్తుంది. Gemma 3 లేదా Llama 3 వంటి నమూనాలను పెద్ద ఎత్తున విస్తరించడానికి మేము మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాము.

LLM ఇంటిగ్రేషన్ కోసం APIల ఉపయోగం

LLMలను కోడ్‌బేస్‌లోకి ఏకీకృతం చేయడం వివిధ పద్ధతుల ద్వారా సాధించవచ్చు, అయితే ఉత్పత్తి విస్తరణల కోసం OpenAI-అనుకూల APIని ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఈ విధానం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనా ప్రకృతి దృశ్యానికి అనుగుణంగా ఉండే సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. కొన్ని నెలల క్రితం అత్యాధునికమైనవిగా పరిగణించబడిన నమూనాలు త్వరగా కాలం చెల్లిపోతాయి.

2022లో ChatGPTతో ప్రారంభమైన AI విజృంభణ నుండి, OpenAI యొక్క API ఇంటర్‌ఫేస్ LLMలకు అనువర్తనాలను కనెక్ట్ చేయడానికి వాస్తవ ప్రమాణంగా ఉద్భవించింది. ఈ ప్రమాణం Mistral 7Bతో నోట్‌బుక్‌లోని Llama.cppలో ప్రారంభించడం మరియు ఉత్పత్తి విస్తరణ కోసం Mistral AI యొక్క API సర్వర్‌లకు సజావుగా మారడం వంటి అందుబాటులో ఉన్న వనరులను ఉపయోగించి అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది. ఇది ఒకే నమూనా, ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్ లేదా API ప్రొవైడర్‌కు పరిమితం కాకుండా చేస్తుంది.

క్లౌడ్ ఆధారిత ఇన్ఫెరెన్స్ సేవలు AI విస్తరణలను స్కేల్ చేయడానికి మూలధన వ్యయ (capex) స్నేహపూర్వక మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఈ సేవలు హార్డ్‌వేర్ నిర్వహణ మరియు నమూనా కాన్ఫిగరేషన్ అవసరాన్ని తొలగిస్తాయి, బదులుగా అప్లికేషన్ ఇంటిగ్రేషన్ కోసం APIని అందిస్తాయి.

ప్రధాన నమూనా బిల్డర్‌ల నుండి API ఆఫర్‌లతో పాటు, పెరుగుతున్న AI మౌలిక సదుపాయాల స్టార్టప్‌ల సంఖ్య ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాల కోసం సేవగా ఇన్ఫెరెన్స్‌ను అందిస్తున్నాయి. ఈ ప్రొవైడర్‌లు వారి విధానాలలో మారుతూ ఉంటాయి. SambaNova, Cerebras మరియు Groq వంటి కొన్ని ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ లేదా స్పెక్యులేటివ్ డీకోడింగ్ వంటి సాంకేతికతలను ఇన్ఫెరెన్స్‌ను వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగిస్తాయి, కానీ తక్కువ నమూనాల ఎంపికను అందిస్తాయి. Fireworks AI వంటి ఇతర సంస్థలు తక్కువ ర్యాంక్ అడాప్టేషన్ (LoRA) అడాప్టర్‌లను ఉపయోగించి అనుకూలమైన చక్కటి ట్యూన్ చేసిన నమూనాల అమలుకు మద్దతు ఇస్తాయి. AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వైవిధ్యం నిర్దిష్ట ప్రొవైడర్‌కు కట్టుబడి ఉండటానికి ముందు సమగ్ర పరిశోధనను తప్పనిసరి చేస్తుంది.

ఆన్-ప్రిమైస్ LLM విస్తరణ పరిశీలనలు

క్లౌడ్ ఆధారిత విధానాలు గోప్యత, నియంత్రణ లేదా ముందుగా ఉన్న మౌలిక సదుపాయాల పరిమితుల కారణంగా సాధ్యం కాని పరిస్థితులలో (ఉదాహరణకు, ఒక సంస్థ ఇప్పటికే GPU సర్వర్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టింది), ఆన్-ప్రిమైస్ విస్తరణ అవసరం అవుతుంది. ఇది అనేక సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. సాధారణంగా ఉత్పన్నమయ్యే కొన్ని ప్రశ్నలు:

• నమూనా ఎంపిక: సముచితమైన నమూనా నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్ కోసం రూపొందించిన నమూనా రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ లేదా కోడ్ అసిస్టెంట్‌గా ఉపయోగించిన దానికంటే భిన్నమైన అవసరాలను కలిగి ఉంటుంది. అవసరాలను తీర్చే నమూనాను గుర్తించడానికి API ప్రొవైడర్‌లతో సమయం గడపమని సిఫార్సు చేయబడింది.
• హార్డ్‌వేర్ అవసరాలు: అవసరమైన హార్డ్‌వేర్‌ను నిర్ణయించడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే GPUలు ఖరీదైనవి మరియు పొందడం కష్టం. నమూనా స్వయంగా దాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన హార్డ్‌వేర్‌పై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. పెద్ద నమూనాలకు ఎక్కువ హార్డ్‌వేర్ అవసరం. 16-బిట్ ఖచ్చితత్వంతో శిక్షణ పొందిన నమూనాల కోసం పారామీటర్ గణనను (బిలియన్లలో) 2GBతో గుణించడం ద్వారా కనిష్ట GPU మెమరీ యొక్క స్థూల అంచనాను లెక్కించవచ్చు. 8-బిట్ నమూనాల కోసం, బిలియన్ పారామితులకు 1GB అవసరం. క్వాంటైజేషన్ వంటి మోడల్ కంప్రెషన్ టెక్నిక్‌లు దీన్ని బిలియన్ పారామితులకు 512MBకి తగ్గించగలవు. ఇది తక్కువ పరిమితి. కీ-విలువ కాష్ కారణంగా ఒకేసారి బహుళ వినియోగదారులకు నమూనాను అందించడానికి అదనపు మెమరీ అవసరం, ఇది నమూనా యొక్క స్వల్పకాలిక మెమరీగా పనిచేస్తుంది. వివిధ నమూనాలను అమలు చేయడానికి అవసరమైన GPUలపై Nvidia మద్దతు మాతృక మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది.
• రిడండెన్సీ: నమూనాకు హార్డ్‌వేర్‌ను పరిమాణీకరించడంతో పాటు, రిడండెన్సీని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఒకే GPU నోడ్ వైఫల్యానికి గురయ్యే అవకాశం ఉంది, కాబట్టి ఫెయిలోవర్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ కోసం రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సిస్టమ్‌లను అమలు చేయడం ముఖ్యం.
• విస్తరణ పద్ధతులు: LLMలను వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఉత్పత్తిలో అమలు చేయవచ్చు మరియు అందించవచ్చు: లోడ్ బ్యాలెన్సర్‌లతో బేర్ మెటల్, వర్చువల్ మెషీన్‌లు లేదా డాకర్ లేదా కుబెర్‌నెట్స్‌లోని కంటైనర్‌లు. కంటైనర్ సృష్టి, నెట్‌వర్కింగ్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా కుబెర్‌నెట్స్ పెద్ద ఎత్తున అమలును సులభతరం చేస్తుంది.

LLM విస్తరణ కోసం కుబెర్‌నెట్స్

కంటైనర్ సృష్టి, నెట్‌వర్కింగ్ మరియు లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా కుబెర్‌నెట్స్ పెద్ద ఎత్తున అమలుతో సంబంధం ఉన్న చాలా సంక్లిష్టతను తొలగిస్తుంది. అనేక సంస్థలు ఇప్పటికే కుబెర్‌నెట్స్‌ను స్వీకరించాయి మరియు అర్థం చేసుకున్నాయి. Nvidia, Hugging Face మరియు ఇతరులు సాధారణ పనిభారాలు మరియు అమలు కోసం ముందుగా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన Nvidia ఇన్ఫెరెన్స్ మైక్రోసర్వీసెస్ (NIMలు) మరియు Hugging Face జనరేటివ్ AI సర్వీసెస్ (HUGS)తో కంటైనరైజ్డ్ వాతావరణాలను ఇష్టపడతారు.

ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్‌లు

నమూనాలను అమలు చేయడానికి Ollama మరియు Llama.cppతో సహా వివిధ ఇన్ఫెరెన్స్ ఇంజిన్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇవి విస్తృత శ్రేణి హార్డ్‌వేర్‌తో అనుకూలంగా ఉంటాయి. నమూనాలను స్కేల్ చేయడానికి, vLLM, TensorRT LLM, SGLang మరియు PyTorch వంటి లైబ్రరీలు తరచుగా ఉపయోగించబడతాయి. ఈ గైడ్ vLLMని ఉపయోగించి నమూనాలను అమలు చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది అనేక ప్రసిద్ధ నమూనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు Nvidia, AMD మరియు ఇతర హార్డ్‌వేర్‌లలో విస్తృత మద్దతు మరియు అనుకూలతను అందిస్తుంది.

కుబెర్‌నెట్స్ పర్యావరణాన్ని సిద్ధం చేయడం

GPUలతో పని చేయడానికి కుబెర్‌నెట్స్ పర్యావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడానికి సాధారణ కుబెర్‌నెట్స్ ఏర్పాటుతో పోలిస్తే అదనపు డ్రైవర్‌లు మరియు డిపెండెన్సీలు అవసరం. AMD మరియు Nvidia హార్డ్‌వేర్ కోసం సెటప్ ప్రక్రియ భిన్నంగా ఉంటుంది.

ఈ గైడ్ ఒకే-నోడ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లో K3Sని ఉపయోగిస్తుంది. ప్రాథమిక దశలు బహుళ-నోడ్ వాతావరణాలకు సమానంగా ఉంటాయి, కానీ డిపెండెన్సీలు ప్రతి GPU వర్కర్ నోడ్‌లో సంతృప్తి చెందాలి మరియు నిల్వ కాన్ఫిగరేషన్‌కు సర్దుబాట్లు అవసరం కావచ్చు.

ఉత్పత్తి-స్నేహపూర్వక పద్ధతిలో ఇన్ఫెరెన్స్ పనిభారాలను అమలు చేయడానికి ఒక ఘన పునాదిని అందించడమే లక్ష్యం. కింది అవసరాలు అవసరం:

• కనీసం ఒక మద్దతు ఉన్న AMD లేదా Nvidia GPU బోర్డ్‌తో సర్వర్ లేదా వర్క్‌స్టేషన్
• ఉబుంటు 24.04 LTS యొక్క తాజా ఇన్‌స్టాల్

Nvidia డిపెండెన్సీలు

Nvidia-త్వరణం పొందిన K3S పర్యావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడానికి CUDA డ్రైవర్లు ఫాబ్రిక్ మేనేజర్ మరియు హెడ్‌లెస్ సర్వర్ డ్రైవర్లను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం అవసరం. డ్రైవర్ సమస్యలను డీబగ్ చేయడానికి Nvidia యొక్క సర్వర్ యుటిలిటీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.