Google Cloud ने GKE पर GPU के लिए LLM सर्विंग थ्रूपुट को अधिकतम करने के तरीके के बारे में एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका प्रकाशित की है।
ब्लॉग पोस्ट बड़े भाषा मॉडल (LLM) को लागत-प्रभावी ढंग से परोसने की चुनौती को संबोधित करता है। वर्कलोड और इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑटोस्केलिंग और लोड बैलेंसिंग जैसी सुविधाओं के साथ, GKE लागत-कुशल LLM सर्विंग के लिए एक समाधान प्रदान करता है।
ब्लॉग पोस्ट GKE पर NVIDIA GPU पर सर्विंग थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए व्यावहारिक सुझाव प्रदान करता है, जिनमें शामिल हैं:
* **यह तय करना कि मॉडल को क्वांटाइज़ करना है या नहीं और किस क्वांटाइजेशन का उपयोग करना है।** FP16 और Bfloat16 क्वांटाइजेशन आधे मेमोरी उपयोग के साथ FP32 के समान सटीकता प्रदान करते हैं।
* **मॉडल के अनुकूल मशीन प्रकार चुनना।** सही मशीन प्रकार चुनना मॉडल में मापदंडों की संख्या और मॉडल भार के डेटा प्रकार पर निर्भर करता है।
* **सही GPU चुनना।** GKE NVIDIA GPU द्वारा संचालित विभिन्न प्रकार के VM प्रदान करता है। सही GPU चुनना मॉडल विशेषताओं और प्रदर्शन आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।
इसके अतिरिक्त, ब्लॉग पोस्ट चर्चा करता है कि किसी दिए गए इन्फेरेंस वर्कलोड के लिए मॉडल सर्वर प्लेटफ़ॉर्म को कैसे ऑप्टिमाइज़ किया जाए, जिनमें शामिल हैं:
* **इनपुट-हेवी बनाम आउटपुट-हेवी उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलन।** LLM इन्फेरेंस में दो चरण शामिल हैं: प्रीफिल और डिकोड।
* **बैचिंग प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करता है।** उच्च थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए बैच अनुरोध आवश्यक हैं क्योंकि वे लागत में वृद्धि के बिना अधिक GPU मेमोरी, HBM बैंडविड्थ और GPU FLOPS का उपयोग करते हैं।
कुल मिलाकर, ब्लॉग पोस्ट GKE पर GPU पर LLM सर्विंग थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है। इन अनुशंसाओं का पालन करके, संगठन उच्च प्रदर्शन प्रदान करते हुए LLM की सेवा की लागत को कम कर सकते हैं।
