K8S, AI 大模型推理优化的新选择!
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今晚直播： 《 大模型Agent应用落地实战 》
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AI 大模型训练和推理
Docker 容器和 Kubernetes 已经成为越来越多 AI 应用首选的运行环境和平台。一方面，Kubernetes 帮助用户标准化异构资源和运行时环境、简化运维流程；另一方面，AI 这种重度依赖 GPU 的场景可以利用 K8S 的弹性优势节省资源成本。在 AIGC/大模型的这波浪潮下，以 Kubernetes 上运行 AI 应用将变成一种事实标准。
大模型训练和推理是企业重要应用，但企业往往面临着 GPU 管理复杂、资源利用率低，以及全生命周期管理中工程效率低下等挑战。通过创建 kubernetes 集群，使用 KServe + vLLM 部署推理服务。适用于以下场景：
- 大模型训练：基于 Kubernetes 集群微调开源大模型，可以屏蔽底层资源和环境的复杂度，快速配置训练数据、提交训练任务，并自动运行和保存训练结果。
- 大模型推理：基于 Kubernetes 集群部署推理服务，可以屏蔽底层资源和环境的复杂度，快速将微调后的大模型部署成推理服务，将大模型应用到实际业务场景中。
- GPU 共享推理： 支持 GPU 共享调度能力和显存隔离能力，可将多个推理服务部署在同一块 GPU 卡上，提高 GPU 的利用率的同时，也能保证推理服务的稳定运行。
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vLLM 大模型推理加速器
即使在高端 GPU 上，提供 LLM 模型的速度也可能出奇 的慢，平均推理速度大约5秒，vLLM 是一种快速且易于使用的 LLM 推理引擎。它可以实现比 Huggingface Transformer 网络结构高 10 倍甚至至 20 倍的吞吐量。它支持连续批处理以提高吞吐量和 GPU 利用率， vLLM 支持分页注意力以解决内存瓶颈，在自回归解码过程中，所有注意力键值张量（KV 缓存）都保留在 GPU 内存中以生成下一个令牌。 
- vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM 推理和服务库。
- vLLM 支持了并行取样，如下所示：
- vLLM 支持了对多个输出进行采样，如下所示：
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KServe 大模型推理平台
KServe 是一个与云无关的标准大模型推理平台，专为大模型应用高度可扩展而构建，KServe 封装了自动扩展、网络、健康检查和服务器配置的复杂性，为 大模型应用部署带来了 GPU 自动扩展、零扩缩放和金丝雀发布等先进的服务特性。它使得生产大模型应用服务变得简单、可插拔，它提供了以下特性：
- 跨机器学习框架，提供高性能标准化推理协议。
- 支持现代无服务器推理工作负载，具有基于请求在 CPU 和 GPU 的自动缩放（包括缩放至零）。
- 使用ModelMesh 支持 高可扩展性、密度封装和智能路由。
- 简单且可插入的生产服务： 用于推理、预/后处理、监控和可解释性。
- 高级部署： 金丝雀部署、Pipeline、InferenceGraph。
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领取《AI 大模型技术直播》
我们梳理了下 AI 大模型应用开发的知识图谱，包括12项核心技能： 大模型内核架构、大模型开发 API、开发框架、向量数据库、AI 编程、AI Agent、缓存、算力、RAG、大模型微调、大模型预训练、LLMOps 等。 
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