使用 NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 在 Kubernetes 上增强大型语言模型
realtime news Oct 23, 2024 05:00
探索 NVIDIA 使用 Triton 和 TensorRT-LLM 优化大型语言模型的方法，同时在 Kubernetes 环境中高效地部署和扩展这些模型。
在快速发展的人工智能领域，Llama、Gemma 和 GPT 等大型语言模型（LLM）已成为包括聊天机器人、翻译和内容生成等任务不可或缺的工具。NVIDIA 介绍了一种简化的方法，通过 NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 在 Kubernetes 环境中高效地优化、部署和扩展这些模型，正如 NVIDIA 技术博客所报道的那样。
使用 TensorRT-LLM 优化 LLM
NVIDIA TensorRT-LLM 是一个 Python API，提供内核融合和量化等多种优化，提高了 LLM 在 NVIDIA GPU 上的效率。这些优化对于以最小延迟处理实时推理请求至关重要，使其非常适合用于在线购物和客户服务中心等企业应用。
使用 Triton 推理服务器进行部署
部署过程涉及使用支持包括 TensorFlow 和 PyTorch 在内的多个框架的 NVIDIA Triton 推理服务器。此服务器允许优化后的模型部署在从云到边缘设备的各种环境中。使用 Kubernetes 可以将部署从单个 GPU 扩展到多个 GPU，从而实现高度的灵活性和成本效益。
在 Kubernetes 上的自动扩展
NVIDIA 的解决方案利用 Kubernetes 实现 LLM 部署的自动扩展。通过使用 Prometheus 等工具进行指标收集和水平 Pod 自动缩放器（HPA），系统可以根据推理请求的数量动态调整 GPU 的数量。此方法确保资源的高效使用，在高峰时期扩展，并在非高峰小时缩减。
硬件和软件要求
要实现此解决方案，需要兼容 TensorRT-LLM 和 Triton 推理服务器的 NVIDIA GPU。部署还可以扩展到 AWS、Azure 和 Google Cloud 等公共云平台。为了获得最佳性能，建议使用 Kubernetes 节点特性发现和 NVIDIA 的 GPU 特性发现服务等附加工具。
入门指南
对于有兴趣实施此设置的开发人员，NVIDIA 提供了丰富的文档和教程。整个从模型优化到部署的过程都在 NVIDIA 技术博客 提供的资源中详细说明。
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