Mở rộng LLM cho Sản Xuất: Hướng Dẫn Thực Tế

Tận Dụng APIs để Tích Hợp LLM

Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào cơ sở mã có thể được thực hiện thông qua nhiều phương pháp khác nhau, nhưng việc sử dụng API tương thích với OpenAI được khuyến nghị cao cho việc triển khai sản xuất. Cách tiếp cận này mang lại sự linh hoạt để thích ứng với bối cảnh mô hình đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình được coi là tiên tiến chỉ vài tháng trước đây có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Kể từ sự bùng nổ AI bắt đầu với ChatGPT vào năm 2022, giao diện API của OpenAI đã nổi lên như một tiêu chuẩn thực tế để kết nối các ứng dụng với LLMs. Tiêu chuẩn này cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng bằng cách sử dụng các tài nguyên có sẵn, chẳng hạn như bắt đầu với Mistral 7B trong Llama.cpp trên một máy tính xách tay và chuyển đổi liền mạch sang các máy chủ API của Mistral AI để triển khai sản xuất. Điều này loại bỏ việc bị khóa vào một mô hình, công cụ suy luận hoặc nhà cung cấp API duy nhất.

Các dịch vụ suy luận dựa trên đám mây cung cấp một phương tiện thân thiện với chi phí vốn (capex) để mở rộng quy mô triển khai AI. Các dịch vụ này loại bỏ sự cần thiết phải quản lý phần cứng và cấu hình mô hình, thay vào đó cung cấp một API để tích hợp ứng dụng.

Ngoài các dịch vụ API từ các nhà xây dựng mô hình lớn, một số lượng ngày càng tăng các công ty khởi nghiệp về cơ sở hạ tầng AI cung cấp dịch vụ suy luận như một dịch vụ cho các mô hình trọng lượng mở. Các nhà cung cấp này khác nhau về cách tiếp cận của họ. Một số, như SambaNova, Cerebras và Groq, tận dụng phần cứng chuyên dụng hoặc các kỹ thuật như giải mã suy đoán để tăng tốc suy luận nhưng cung cấp một lựa chọn mô hình nhỏ hơn. Những người khác, chẳng hạn như Fireworks AI, hỗ trợ việc triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh tùy chỉnh bằng cách sử dụng các bộ điều hợp Low Rank Adaptation (LoRA). Sự đa dạng của hệ sinh thái AI đòi hỏi phải nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi cam kết với một nhà cung cấp cụ thể.

Cân Nhắc Triển Khai LLM Tại Chỗ

Trong các tình huống mà các phương pháp dựa trên đám mây không khả thi do các hạn chế về quyền riêng tư, quy định hoặc cơ sở hạ tầng hiện có (ví dụ: một công ty đã đầu tư vào các máy chủ GPU), việc triển khai tại chỗ trở nên cần thiết. Điều này có thể gây ra một số thách thức. Một số câu hỏi thường gặp bao gồm:

• Lựa Chọn Mô Hình: Mô hình phù hợp phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể. Một mô hình được thiết kế cho một chatbot dịch vụ khách hàng sẽ có các yêu cầu khác với một mô hình được sử dụng cho thế hệ tăng cường truy xuất hoặc làm trợ lý mã. Nên dành thời gian với các nhà cung cấp API để xác định một mô hình đáp ứng nhu cầu.
• Yêu Cầu Phần Cứng: Xác định phần cứng cần thiết là rất quan trọng, vì GPU rất đắt và có thể khó mua. Bản thân mô hình có thể cung cấp thông tin chi tiết về phần cứng cần thiết để chạy nó. Các mô hình lớn hơn đòi hỏi nhiều phần cứng hơn. Một ước tính sơ bộ về bộ nhớ GPU tối thiểu có thể được tính bằng cách nhân số lượng tham số (tính bằng tỷ) với 2GB cho các mô hình được đào tạo ở độ chính xác 16-bit. Đối với các mô hình 8-bit, cần 1GB cho mỗi tỷ tham số. Các kỹ thuật nén mô hình như lượng tử hóa có thể giảm điều này xuống còn 512MB cho mỗi tỷ tham số. Đây là một giới hạn dưới. Cần thêm bộ nhớ để phục vụ mô hình cho nhiều người dùng đồng thời do bộ nhớ cache khóa-giá trị, hoạt động như bộ nhớ ngắn hạn của mô hình. Ma trận hỗ trợ của Nvidia cung cấp hướng dẫn về các GPU cần thiết để chạy các mô hình khác nhau.
• Dự Phòng: Ngoài việc định cỡ phần cứng cho mô hình, cần phải xem xét dự phòng. Một nút GPU duy nhất dễ bị lỗi, vì vậy việc triển khai hai hoặc nhiều hệ thống để chuyển đổi dự phòng và cân bằng tải là rất quan trọng.
• Phương Pháp Triển Khai: LLMs có thể được triển khai và phục vụ trong sản xuất bằng nhiều phương pháp khác nhau: bare metal với bộ cân bằng tải, máy ảo hoặc container trong Docker hoặc Kubernetes. Kubernetes đơn giản hóa việc triển khai quy mô lớn bằng cách tự động hóa việc tạo container, kết nối mạng và cân bằng tải.

Kubernetes cho Triển Khai LLM

Kubernetes trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp liên quan đến việc triển khai quy mô lớn bằng cách tự động hóa việc tạo container, kết nối mạng và cân bằng tải. Nhiều doanh nghiệp đã áp dụng và hiểu Kubernetes. Nvidia, Hugging Face và những người khác ưu tiên các môi trường container hóa với Nvidia Inference Microservices (NIMs) và Hugging Face Generative AI Services (HUGS), được cấu hình sẵn cho các khối lượng công việc và triển khai phổ biến.

Công Cụ Suy Luận

Có nhiều công cụ suy luận khác nhau có sẵn để chạy các mô hình, bao gồm Ollama và Llama.cpp, tương thích với một loạt các phần cứng. Để mở rộng quy mô mô hình, các thư viện như vLLM, TensorRT LLM, SGLang và PyTorch thường được sử dụng. Hướng dẫn này tập trung vào việc triển khai các mô hình bằng vLLM, vì nó hỗ trợ một lựa chọn rộng rãi các mô hình phổ biến và cung cấp hỗ trợ và khả năng tương thích rộng rãi trên Nvidia, AMD và các phần cứng khác.

Chuẩn Bị Môi Trường Kubernetes

Thiết lập môi trường Kubernetes để làm việc với GPU đòi hỏi các trình điều khiển và phụ thuộc bổ sung so với thiết lập Kubernetes điển hình. Quá trình thiết lập sẽ khác nhau đối với phần cứng AMD và Nvidia.

Hướng dẫn này sử dụng K3S trong cấu hình một nút. Các bước cơ bản tương tự như các môi trường đa nút, nhưng các phụ thuộc phải được đáp ứng trên mỗi nút worker GPU và cấu hình lưu trữ có thể yêu cầu điều chỉnh.

Mục tiêu là cung cấp một nền tảng vững chắc để triển khai các khối lượng công việc suy luận theo cách thân thiện với sản xuất. Các điều kiện tiên quyết sau đây là bắt buộc:

• Một máy chủ hoặc máy trạm với ít nhất một bo mạch GPU AMD hoặc Nvidia được hỗ trợ
• Một cài đặt mới của Ubuntu 24.04 LTS

Các Phụ Thuộc Nvidia

Thiết lập một môi trường K3S được tăng tốc Nvidia yêu cầu cài đặt CUDA Drivers Fabric Manager và Headless server drivers. Cài đặt các tiện ích máy chủ của Nvidia để gỡ lỗi các sự cố trình điều khiển.

Để triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) một cách hiệu quả trong môi trường sản xuất, cần phải xem xét nhiều khía cạnh khác nhau, từ lựa chọn mô hình và phần cứng đến các công cụ suy luận và nền tảng triển khai. Hướng dẫn này tập trung vào việc cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các bước và cân nhắc cần thiết để mở rộng quy mô các mô hình LLM, đặc biệt là Gemma 3 và Llama 3, từ các bằng chứng khái niệm ban đầu đến các triển khai sẵn sàng cho sản xuất.

Một trong những quyết định quan trọng nhất là lựa chọn giữa việc sử dụng API của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai LLM tại chỗ. Việc sử dụng API của các nhà cung cấp như OpenAI, Mistral AI và Fireworks AI mang lại sự linh hoạt và dễ dàng quản lý, vì chúng loại bỏ sự cần thiết phải quản lý phần cứng và cấu hình mô hình. Tuy nhiên, việc triển khai tại chỗ có thể là lựa chọn phù hợp hơn trong các tình huống mà quyền riêng tư, quy định hoặc cơ sở hạ tầng hiện có là những yếu tố quan trọng.

Khi triển khai LLM tại chỗ, cần phải xem xét một số yếu tố quan trọng, bao gồm lựa chọn mô hình, yêu cầu phần cứng, dự phòng và phương pháp triển khai. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể, trong khi yêu cầu phần cứng phụ thuộc vào kích thước và độ phức tạp của mô hình. Dự phòng là rất quan trọng để đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi, trong khi phương pháp triển khai (ví dụ: bare metal, máy ảo, container) phụ thuộc vào yêu cầu và môi trường cụ thể.

Kubernetes là một nền tảng phổ biến để triển khai LLM quy mô lớn, vì nó cung cấp các tính năng tự động hóa, kết nối mạng và cân bằng tải. Các công cụ suy luận như vLLM, TensorRT LLM, SGLang và PyTorch cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của các mô hình LLM.

Hướng dẫn này cũng cung cấp hướng dẫn từng bước về cách chuẩn bị môi trường Kubernetes để làm việc với GPU Nvidia, bao gồm cài đặt CUDA Drivers Fabric Manager và Headless server drivers.

Tóm lại, việc triển khai LLM trong môi trường sản xuất đòi hỏi sự xem xét cẩn thận về nhiều yếu tố khác nhau. Bằng cách tuân theo các hướng dẫn và cân nhắc được trình bày trong hướng dẫn này, các nhà phát triển và kỹ sư có thể đảm bảo rằng các mô hình LLM của họ được triển khai một cách hiệu quả, hiệu quả và đáng tin cậy.

Việc lựa chọn mô hình là một bước quan trọng trong quá trình triển khai LLM. Các mô hình khác nhau được thiết kế cho các nhiệm vụ khác nhau, vì vậy việc chọn mô hình phù hợp cho trường hợp sử dụng cụ thể là rất quan trọng. Ví dụ, một mô hình được thiết kế cho một chatbot dịch vụ khách hàng sẽ có các yêu cầu khác với một mô hình được sử dụng cho thế hệ tăng cường truy xuất hoặc làm trợ lý mã.

Các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn mô hình bao gồm kích thước của mô hình, độ chính xác, tốc độ và yêu cầu tài nguyên. Các mô hình lớn hơn thường chính xác hơn, nhưng chúng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn để chạy. Các mô hình nhanh hơn có thể quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực, trong khi các mô hình hiệu quả hơn có thể phù hợp hơn cho các ứng dụng chạy trên phần cứng hạn chế.

Có một số lượng lớn các mô hình LLM có sẵn, bao gồm các mô hình độc quyền như GPT-3 và các mô hình nguồn mở như Llama 3 và Gemma 3. Các mô hình độc quyền thường được phát triển bởi các công ty lớn và có thể đắt tiền để sử dụng, nhưng chúng thường cung cấp hiệu suất tốt nhất. Các mô hình nguồn mở miễn phí sử dụng và có thể được tùy chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng có thể không hiệu quả như các mô hình độc quyền.

Yêu cầu phần cứng là một yếu tố quan trọng khác cần xem xét khi triển khai LLM. LLM đòi hỏi một lượng lớn bộ nhớ và sức mạnh tính toán để chạy, vì vậy việc chọn phần cứng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất tốt.

GPU làphần cứng phổ biến nhất để chạy LLM, vì chúng cung cấp sức mạnh tính toán song song cần thiết để xử lý lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, GPU có thể đắt tiền, vì vậy việc chọn GPU phù hợp cho trường hợp sử dụng cụ thể là rất quan trọng.

Các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn GPU bao gồm lượng bộ nhớ, sức mạnh tính toán và băng thông. Các GPU có nhiều bộ nhớ hơn có thể xử lý các mô hình lớn hơn, trong khi các GPU có nhiều sức mạnh tính toán hơn có thể chạy các mô hình nhanh hơn. Các GPU có băng thông cao hơn có thể truyền dữ liệu nhanh hơn, điều này có thể cải thiện hiệu suất.

Ngoài GPU, CPU và RAM cũng là những yếu tố quan trọng cần xem xét. CPU được sử dụng để xử lý các nhiệm vụ chung, trong khi RAM được sử dụng để lưu trữ dữ liệu. LLM đòi hỏi một lượng lớn RAM, vì vậy việc đảm bảo rằng bạn có đủ RAM là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất tốt.

Dự phòng là một yếu tố quan trọng cần xem xét khi triển khai LLM trong môi trường sản xuất. Một lỗi trong một nút duy nhất có thể gây ra sự gián đoạn dịch vụ, vì vậy việc đảm bảo rằng bạn có dự phòng là rất quan trọng để đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi.

Có một số cách khác nhau để triển khai dự phòng, bao gồm sử dụng bộ cân bằng tải, nhân bản dữ liệu và chuyển đổi dự phòng tự động. Bộ cân bằng tải phân phối lưu lượng truy cập trên nhiều nút, vì vậy nếu một nút bị lỗi, lưu lượng truy cập sẽ được tự động chuyển hướng đến các nút còn lại. Nhân bản dữ liệu tạo nhiều bản sao dữ liệu, vì vậy nếu một bản sao bị lỗi, các bản sao khác vẫn có sẵn. Chuyển đổi dự phòng tự động tự động chuyển dịch vụ sang một nút dự phòng nếu nút chính bị lỗi.

Phương pháp triển khai là một yếu tố quan trọng khác cần xem xét khi triển khai LLM. Có một số phương pháp triển khai khác nhau có sẵn, bao gồm bare metal, máy ảo và container.

Triển khai bare metal liên quan đến việc chạy LLM trực tiếp trên phần cứng. Điều này cung cấp hiệu suất tốt nhất, nhưng nó cũng khó quản lý hơn. Triển khai máy ảo liên quan đến việc chạy LLM trong một máy ảo. Điều này dễ quản lý hơn so với bare metal, nhưng nó có thể không cung cấp hiệu suất tốt nhất. Triển khai container liên quan đến việc chạy LLM trong một container. Điều này là phương pháp triển khai phổ biến nhất, vì nó dễ quản lý và cung cấp hiệu suất tốt.

Kubernetes là một nền tảng phổ biến để triển khai LLM quy mô lớn. Kubernetes cung cấp các tính năng tự động hóa, kết nối mạng và cân bằng tải, giúp dễ dàng triển khai và quản lý LLM trong môi trường sản xuất.

Các công cụ suy luận đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của các mô hình LLM. Các công cụ suy luận được sử dụng để chuyển đổi một mô hình LLM được đào tạo thành một định dạng có thể được triển khai và chạy trong môi trường sản xuất.

Có một số công cụ suy luận khác nhau có sẵn, bao gồm vLLM, TensorRT LLM, SGLang và PyTorch. Các công cụ suy luận khác nhau cung cấp các tính năng khác nhau, vì vậy việc chọn công cụ phù hợp cho trường hợp sử dụng cụ thể là rất quan trọng.

Ví dụ, vLLM là một công cụ suy luận phổ biến cung cấp hỗ trợ cho nhiều mô hình LLM khác nhau. TensorRT LLM là một công cụ suy luận được tối ưu hóa cho GPU Nvidia. SGLang là một công cụ suy luận được thiết kế cho các ứng dụng ngôn ngữ. PyTorch là một khung học máy có thể được sử dụng để triển khai LLM.

Việc chuẩn bị môi trường Kubernetes để làm việc với GPU Nvidia đòi hỏi phải cài đặt CUDA Drivers Fabric Manager và Headless server drivers. Các trình điều khiển này cho phép Kubernetes giao tiếp với GPU và sử dụng chúng để tăng tốc các khối lượng công việc LLM.

CUDA Drivers Fabric Manager cung cấp các công cụ và thư viện cần thiết để quản lý và giám sát GPU Nvidia. Headless server drivers cung cấp các trình điều khiển cần thiết để chạy GPU trong môi trường không đầu.

Ngoài việc cài đặt các trình điều khiển, cũng cần phải định cấu hình Kubernetes để nhận ra GPU. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng Nvidia Device Plugin for Kubernetes. Plugin này cho phép Kubernetes phát hiện và quản lý GPU Nvidia.

Khi môi trường Kubernetes đã được định cấu hình, có thể triển khai các mô hình LLM bằng cách sử dụng các công cụ suy luận như vLLM, TensorRT LLM, SGLang và PyTorch. Các công cụ này có thể được sử dụng để chuyển đổi các mô hình LLM được đào tạo thành một định dạng có thể được triển khai và chạy trong môi trường Kubernetes.

Tóm lại, việc triển khai LLM trong môi trường sản xuất đòi hỏi sự xem xét cẩn thận về nhiều yếu tố khác nhau. Bằng cách tuân theo các hướng dẫn và cân nhắc được trình bày trong hướng dẫn này, các nhà phát triển và kỹ sư có thể đảm bảo rằng các mô hình LLM của họ được triển khai một cách hiệu quả, hiệu quả và đáng tin cậy.