Зачем разрабатывать отдельные этапы вывода LLM?
Традиционные подходы к развертыванию крупных языковых моделей (LLM) сталкиваются с проблемами при увеличении сложности задач. Монолитная система обработки начинает ограничивать возможности масштабирования и использования ресурсов, особенно графических процессоров (GPU).
Разделение процессов вывода позволяет решить эту проблему. Этот подход разбивает процесс вывода на отдельные этапы: предзаполнение (prefill), декодирование (decode) и маршрутизацию. Каждый из них может работать как самостоятельный сервис, что делает возможным более эффективное распределение ресурсов.
Преимущества раздельного подхода
Разделение позволяет настраивать ресурсы для каждого этапа вывода индивидуально. Это значит, что вы можете оптимизировать использование GPU, выбирать подходящие техники распределения модели и размеры партий для каждого этапа.
Кроме того, независимое масштабирование позволяет адаптироваться к реальному спросу. Например, длинный запрос может вызвать большую нагрузку на этап предзаполнения, но стабильную нагрузку на этапе декодирования. Раздельное масштабирование позволяет реагировать на такие изменения в режиме реального времени.
Организация развертывания на Kubernetes
На Kubernetes можно развернуть дисагрегированные архитектуры, используя такие инструменты как NVIDIA Dynamo и llm-d. При этом важную роль играет планировщик, который размещает модули (pods) по кластеру в зависимости от их требований к ресурсам.
Для успешного развертывания важно использовать такие функции планирования, как групповое планирование (Gang scheduling) и иерархическое групповое планирование, которые предотвращают частичные развертывания, а также учитывают топологию сети.
Практическое применение и примеры
Для реализации дисагрегированной архитектуры можно использовать такие инструменты как KAI Scheduler и API LeaderWorkerSet, которые помогают выразить структуру приложения вывода: роли, взаимосвязи и топологические ограничения.
Например, для предзаполнения можно создать четыре рабочих модуля с использованием двух графических процессоров, а для декодирования — два модуля с четырьмя GPU. Маршрутизатор может быть развернут как стандартное приложение, обеспечивая связь между этапами.
Заключение
Разделение рабочих нагрузок LLM на Kubernetes позволяет не только улучшить использование ресурсов, но и сделать масштабирование более гибким. Это особенно важно в эпоху, когда объемы данных и сложность моделей продолжают расти.
