Déployer Un LLM Sur Kubeflow
Comment Déployer un Modèle de Langage de Grande Taille (LLM) sur Kubeflow
Avec la montée en puissance des modèles de langage de grande taille (LLM), comme GPT ou BERT, les entreprises et chercheurs sont de plus en plus intéressés par leur déploiement pour diverses applications allant du traitement du langage naturel à la génération de texte. Kubeflow, une plateforme dédiée à l'exécution de flux de travail d'apprentissage automatique (ML), offre une solution flexible et scalable pour le déploiement de tels modèles. Ce blog détaille étape par étape comment déployer un LLM sur Kubeflow.
Introduction à Kubeflow
Kubeflow est une plateforme open source qui permet d’exécuter des pipelines de machine learning sur Kubernetes. Il simplifie l’entraînement, la gestion et le déploiement de modèles ML tout en facilitant l’intégration de ces modèles dans des environnements de production. Grâce à Kubeflow, vous pouvez orchestrer des workflows complexes avec des composants modulaires tels que Katib pour l’optimisation d’hyperparamètres, TFJob pour l’entraînement distribué et KFServing pour la mise en production des modèles.
Étape 1 : Préparation de l’environnement Kubernetes
Avant de commencer avec Kubeflow, vous devez préparer un cluster Kubernetes sur lequel vous exécuterez les différentes tâches de machine learning. Voici les étapes à suivre pour préparer cet environnement :
- Installation d'un Cluster Kubernetes : Vous pouvez utiliser des solutions comme Minikube, Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon EKS, ou Azure AKS pour déployer votre cluster Kubernetes.
Pour Minikube, exécutez les commandes suivantes sur votre terminal :
minikube start --cpus=4 --memory=8192
- Vérification de Kubernetes : Une fois le cluster lancé, assurez-vous qu'il fonctionne correctement :
kubectl get nodes
Cela doit afficher les nœuds disponibles dans votre cluster Kubernetes.
Étape 2 : Installation de Kubeflow
Kubeflow s’installe facilement sur Kubernetes en utilisant des outils comme kfctl (Kubeflow Control) ou via Manifests. Suivez ces étapes pour installer Kubeflow :
- Télécharger kfctl : Allez sur la page des versions de Kubeflow et téléchargez l'outil kfctl :export KUBEFLOW_VERSION=v1.4.0
curl -O https://github.com/kubeflow/kfctl/releases/download/${KUBEFLOW_VERSION}/kfctl_v${KUBEFLOW_VERSION}_linux.tar.gz
tar -xvf kfctl_v${KUBEFLOW_VERSION}_linux.tar.gz
mv kfctl /usr/local/bin/ - Déployer Kubeflow sur le Cluster : Créez un répertoire pour Kubeflow et définissez les variables d'environnement nécessaires :
export KF_NAME=my-kubeflow
export BASE_DIR=$(pwd)
export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME}
export CONFIG_URI="https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/${KUBEFLOW_VERSION}/kfdef/kfctl_k8s_istio.yaml"
mkdir -p ${KF_DIR}
cd ${KF_DIR}
kfctl apply -V -f ${CONFIG_URI}
- Vérification de l'installation : Utilisez les commandes suivantes pour vérifier que Kubeflow est correctement déployé :
kubectl get pods -n kubeflow
Vous devriez voir plusieurs pods en cours d’exécution.
Étape 3 : Préparer le modèle de langage de grande taille (LLM)
Pour cette démonstration, utilisons un modèle pré-entraîné comme GPT-2 ou BERT. Vous pouvez également utiliser un modèle que vous avez déjà entraîné en local.
- Téléchargement du modèle : Vous pouvez utiliser la bibliothèque Hugging Face pour télécharger des LLM comme GPT-2 :
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
- Exportation du modèle : Une fois le modèle téléchargé, exportez-le dans un format supporté comme ONNX ou TensorFlow SavedModel. Cela facilitera son déploiement sur Kubeflow. Pour l’exporter en format ONNX :
python -m transformers.onnx --model=gpt2 onnx/
Étape 4 : Déployer le modèle sur Kubeflow avec KFServing
KFServing est un composant de Kubeflow dédié au déploiement des modèles ML, offrant une mise à l'échelle automatique, une gestion des versions et des API REST.
Installation de KFServing : KFServing peut être installé via Helm ou directement avec des manifests YAML. Si ce n’est pas déjà installé :
kubectl apply -f https://github.com/kubeflow/kfserving/releases/download/v0.6.0/kfserving.yaml
Déployer le modèle : Créez un fichier YAML décrivant le modèle que vous souhaitez servir. Par exemple, pour un modèle GPT-2 exporté au format ONNX, voici un exemple de fichier YAML .
apiVersion: "serving.kubeflow.org/v1beta1"
kind: "InferenceService"
metadata:
name: "gpt2-onnx"
namespace: kubeflow
spec:
predictor:
onnx:
storageUri: "gs://path-to-your-model/gpt2/"
resources:
requests:
cpu: "1"
memory: "4Gi"
Appliquez ensuite le fichier YAML à Kubernetes :
kubectl apply -f gpt2-onnx.yaml
Vérification du service d’inférence : Après quelques minutes, vérifiez que le service est correctement déployé :
kubectl get inferenceservices -n kubeflow
Une fois le service déployé, Kubeflow expose une API REST que vous pouvez utiliser pour effectuer des inférences sur votre modèle.
Étape 5 : Tester et évaluer le modèle
- Obtenir l'adresse du modèle : Une fois le modèle déployé, obtenez l'URL pour interagir avec le modèle en utilisant les services Kubernetes :
kubectl get svc istio-ingressgateway -n istio-system
- Utilisez l'URL retournée pour effectuer des requêtes vers l'API de votre modèle.
- Faire une requête d’inférence : Testez le modèle en envoyant des données pour voir la réponse du modèle :
curl -v -X POST "http://<MODEL_URL>/v1/models/gpt2-onnx:predict" \
-d '{"instances": ["Ceci est un exemple de texte"]}'
Cela doit vous retourner une réponse du modèle avec une génération de texte basée sur l’entrée.
Conclusion
Kubeflow facilite le déploiement et la gestion des modèles de machine learning, y compris les LLM complexes comme GPT-2. En utilisant des composants comme KFServing pour automatiser la mise à l’échelle et la gestion du service d’inférence, vous pouvez déployer vos modèles à grande échelle tout en bénéficiant d’une infrastructure robuste et flexible.
Avec ce guide, vous disposez d’un flux de travail complet, de la préparation du cluster Kubernetes jusqu’à la mise en production d’un modèle de langage de grande taille. Kubeflow devient ainsi une solution incontournable pour les entreprises qui souhaitent exploiter la puissance des LLM dans des environnements de production.
Ressources supplémentaires
- Documentation Kubeflow : https://www.kubeflow.org/docs/
- Tutoriels de Kubernetes : https://kubernetes.io/docs/tutorials/
- Hugging Face pour LLM : https://huggingface.co/