مدیریت متمرکز vLLM روی کوبرنتیز برای زیرساخت مقیاس‌پذیر مدل‌های زبانی بزرگ
این مقاله چگونگی اجرای vLLM روی کوبرنتیز را برای ایجاد یک موتور سرویس‌دهی متمرکز مدل‌های زبانی بزرگ نشان می‌دهد که برای محیط‌های تولیدی آماده است و می‌تواند توسط چندین برنامه استفاده شود.
اجرای متمرکز vLLM روی کوبرنتیز
این مقاله راه‌حلی برای مدیریت متمرکز موتورهای vLLM روی پلتفرم کوبرنتیز ارائه می‌دهد که امکان استفاده مشترک از منابع GPU را برای چندین سرویس مختلف فراهم می‌کند. با استفاده از این معماری، شرکت‌ها می‌توانند از مزایای کارایی بالای vLLM بهره‌مند شده و در عین حال هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. این подход جایگزین مناسبی برای اجرای نمونه‌های جداگانه vLLM برای هر سرویس است که منجر به اتلاف منابع و پیچیدگی مدیریتی می‌شود.
- مدیریت منابع: استفاده از node selectorها و tolerationها برای تضمین زمان‌بندی podهای vLLM روی گره‌های دارای GPU
- تعادل بار: امکان اجرای چندین replica از vLLM و توزیع بار بین آنها
- مانیتورینگ سلامت: پیکربندی probeهای سلامت برای اطمینان از در دسترس بودن سرویس
- دسترسی متمرکز: ایجاد endpoint داخلی برای دسترسی همه برنامه‌ها به سرویس vLLM
"با ترکیب کارایی GPU در vLLM و پلتفرم orchestration مقیاس‌پذیر مانند کوبرنتیز، زیرساخت تولیدی آماده برای مدل‌های زبانی بزرگ ایجاد می‌شود"
"این معماری امکان استفاده مشترک از منابع گران‌قیمت GPU را برای چندین سرویس مختلف فراهم می‌کند"
این راه‌حل به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا از مزایای مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان کوبرنتیز در کنار کارایی بالای vLLM بهره‌مند شوند.