ساخت برنامه‌های LLM مقیاس‌پذیر با Kubernetes: راهنمای گام به گام

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4، احتمالات هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و پیشرفت‌های جدیدی را در پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی مکالمه‌ای و تولید محتوا باز کرده‌اند. تأثیر آنها در صنایع مختلف گسترده است، از پشتیبانی از چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی گرفته تا خودکارسازی تجزیه و تحلیل اسناد و افزایش تعامل مشتری.

اما در حالی که LLMها نوید پتانسیل عظیمی را می‌دهند، استقرار مؤثر آنها در سناریوهای دنیای واقعی چالش‌های منحصر به فردی را ارائه می‌دهد. این مدل‌ها به منابع محاسباتی قابل توجه، مقیاس‌پذیری یکپارچه و مدیریت کارآمد ترافیک برای پاسخگویی به خواسته‌های محیط‌های تولیدی نیاز دارند.

اینجاست که Kubernetes وارد می‌شود. Kubernetes به عنوان پلتفرم پیشرو ارکستراسیون کانتینر شناخته می‌شود و می‌تواند چارچوبی پویا و قابل اعتماد برای مدیریت و مقیاس‌بندی برنامه‌های مبتنی بر LLM در یک اکوسیستم ابری بومی ارائه دهد. توانایی Kubernetes در رسیدگی به حجم‌های کاری کانتینری‌شده، آن را به ابزاری ضروری برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که به دنبال عملیاتی کردن راه‌حل‌های هوش مصنوعی بدون مصالحه بر سر عملکرد یا انعطاف‌پذیری هستند.

این راهنمای گام به گام شما را از طریق فرآیند استقرار و مقیاس‌بندی یک برنامه کاربردی مجهز به LLM با استفاده از Kubernetes راهنمایی می‌کند. درک نحوه مقیاس‌بندی کارآمد برنامه‌های هوش مصنوعی، تفاوت بین مدلی است که در محیط‌های تحقیقاتی گیر کرده است و مدلی که نتایج عملی در تولید ارائه می‌دهد. ما در نظر خواهیم گرفت که چگونه برنامه‌های LLM را کانتینری کنیم، آنها را در Kubernetes مستقر کنیم، مقیاس‌بندی خودکار را برای برآورده کردن خواسته‌های متغیر پیکربندی کنیم و ترافیک کاربر را برای عملکرد بهینه مدیریت کنیم.

این در مورد تبدیل هوش مصنوعی پیشرفته به یک موتور عملی و مقیاس‌پذیر است که نوآوری را برای سازمان شما هدایت می‌کند.

قبل از شروع این آموزش، اطمینان حاصل کنید که موارد زیر را در اختیار دارید:

1. دانش اولیه از Kubernetes: آشنایی با kubectl، استقرارها، سرویس‌ها و پادها ضروری است.
2. Docker را نصب کرده و آن را بر روی سیستم خود پیکربندی کنید.
3. یک خوشه Kubernetes را بر روی دستگاه محلی خود (مانند minikube) یا در فضای ابری (AWS Elastic Kubernetes Service، Google Kubernetes Engine یا Microsoft Azure Kubernetes Service) نصب و اجرا کنید.
4. OpenAI و Flask را در محیط Python خود نصب کنید تا برنامه LLM را ایجاد کنید.

وابستگی‌های ضروری Python را نصب کنید:

pip install openai flask

ما با ساخت یک API مبتنی بر Python ساده برای تعامل با یک LLM (به عنوان مثال، GPT-4 OpenAI) شروع خواهیم کرد.

کد برای برنامه

یک فایل به نام app.py ایجاد کنید:

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import os

# Initialize Flask app
app = Flask(__name__)

# Configure OpenAI API key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

@app.route("/generate", methods=["POST"])
def generate():
 try:
 data = request.get_json()
 prompt = data.get("prompt", "")

 # Generate response using GPT-4
 response = openai.Completion.create(
 model="text-davinci-003",
 prompt=prompt,
 max_tokens=100
 )
 return jsonify({"response": response.choices[0].text.strip()})
 except Exception as e:
 return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == "__main__":
 app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

برای استقرار برنامه در Kubernetes، باید آن را در یک کانتینر Docker بسته‌بندی کنیم.

Dockerfile

یک Dockerfile در همان دایرکتوری app.py ایجاد کنید:

# Use an official Python runtime as the base image
FROM python:3.9-slim

# Set the working directory
WORKDIR /app

# Copy application files
COPY app.py /app

# Copy requirements and install dependencies
RUN pip install flask openai

# Expose the application port
EXPOSE 5000

# Run the application
CMD ["python", "app.py"]

تصویر Docker را بسازید و آن را به یک رجیستری کانتینر (مانند Docker Hub) ارسال کنید.

# Build the image
docker build -t your-dockerhub-username/llm-app:v1 .

# Push the image
docker push your-dockerhub-username/llm-app:v1

ما یک استقرار و سرویس Kubernetes ایجاد خواهیم کرد تا برنامه LLM را مدیریت و در معرض دید قرار دهیم.

Deployment YAML

یک فایل به نام deployment.yaml ایجاد کنید:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: llm-app
spec:
 replicas: 3
 selector:
 matchLabels:
 app: llm-app
 template:
 metadata:
 labels:
 app: llm-app
 spec:
 containers:
 - name: llm-app
 image: your-dockerhub-username/llm-app:v1
 ports:
 - containerPort: 5000
 env:
 - name: OPENAI_API_KEY
 valueFrom:
 secretKeyRef:
 name: openai-secret
 key: api-key
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: llm-app-service
spec:
 selector:
 app: llm-app
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 80
 targetPort: 5000
 type: LoadBalancer

Secret for API Key

یک secret Kubernetes ایجاد کنید تا کلید API OpenAI را به صورت ایمن ذخیره کنید:

kubectl create secret generic openai-secret --from-literal=api-key="your_openai_api_key"

برنامه را در خوشه Kubernetes مستقر کنید:

kubectl apply -f deployment.yaml

Verify the deployment:
kubectl get deployments
kubectl get pods
kubectl get services

پس از اجرای سرویس، آدرس IP خارجی (در صورت استفاده از یک ارائه دهنده ابر) یا NodePort (در صورت استفاده از minikube) را یادداشت کنید.

Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) به شما امکان می‌دهد پادها را بر اساس استفاده از CPU یا حافظه مقیاس‌بندی کنید.

Apply HPA

kubectl autoscale deployment llm-app --cpu-percent=50 --min=3 --max=10

وضعیت HPA را بررسی کنید:

kubectl get hpa

مقیاس‌بندی خودکار تعداد پادها را در استقرار llm-app بر اساس بار تنظیم می‌کند.

نظارت و ثبت وقایع برای نگهداری و عیب‌یابی برنامه‌های LLM بسیار مهم است.

Enable Monitoring

از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana برای نظارت بر خوشه‌های Kubernetes استفاده کنید. برای نظارت اولیه، Kubernetes Metrics Server می‌تواند داده‌های استفاده از منابع را ارائه دهد.

Metrics Server را نصب کنید:

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

View Logs

وقایع را از پادهای در حال اجرا بررسی کنید:

kubectl logs <pod-name>

برای وقایع تجمیع شده، ابزارهایی مانند Fluentd، Elasticsearch و Kibana را در نظر بگیرید.

API LLM را با استفاده از ابزاری مانند curl یا Postman آزمایش کنید:

curl -X POST http://<external-ip>/generate \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"prompt": "Explain Kubernetes in simple terms."}'

خروجی مورد انتظار:

{
 "response": "Kubernetes is an open-source platform that manages containers..."
}

برای رسیدگی به حجم‌های کاری پیشرفته‌تر یا استقرار در مناطق متعدد:

1. از service mesh استفاده کنید: ابزارهایی مانند Istio می‌توانند ترافیک بین میکروسرویس‌ها را مدیریت کنند.
2. پیاده‌سازی استقرارهای multicluster: ابزارهایی مانند KubeFed یا راه‌حل‌های ارائه‌دهنده ابر (مانند Google Anthos) مدیریت multicluster را فعال می‌کنند.
3. CI/CD را یکپارچه کنید: استقرارها را با استفاده از pipelines با Jenkins، GitHub Actions یا GitLab CI خودکار کنید.

ساخت و استقرار یک برنامه LLM مقیاس‌پذیر با استفاده از Kubernetes ممکن است پیچیده به نظر برسد، اما همانطور که دیدیم، این فرآیند هم دست یافتنی و هم ارزشمند است. با شروع از ایجاد یک API مجهز به LLM تا استقرار و مقیاس‌بندی آن در یک خوشه Kubernetes، اکنون شما یک طرح کلی برای قوی، مقیاس‌پذیر و آماده کردن برنامه‌های خود برای محیط‌های تولیدی دارید.

با ویژگی‌های Kubernetes از جمله مقیاس‌بندی خودکار، نظارت و کشف سرویس، تنظیمات شما برای رسیدگی به خواسته‌های دنیای واقعی به طور موثر ساخته شده است. از اینجا، می‌توانید با بررسی پیشرفت‌های پیشرفته مانند استقرارهای canary، آزمایش A/B یا ادغام کامپوننت‌های serverless با استفاده از ابزارهای بومی Kubernetes مانند Knative، مرزها را حتی بیشتر پیش ببرید. احتمالات بی‌پایان است و این پایه فقط یک شروع است.

آیا می‌خواهید درباره LLMها بیشتر بدانید؟ کشف کنید که چگونه LangChain را به کار بگیرید و مدل‌های زبانی بزرگ را به طور موثر در راهنمای Andela بهینه کنید، "استفاده از Langchain برای محک زدن عملکرد برنامه LLM."