部署是大模型應用從開發(fā)環(huán)境遷移到生產(chǎn)環(huán)境的最后一步。這一步至關重要，因為任何應用都要最終為用戶提供服務，除非你坐而論道，弄的是實驗室里的玩具。
大模型應用的部署關注點如下：
- 可伸縮性: 可伸縮性指的是系統(tǒng)處理不斷增加的工作量的能力，或者為了適應這種增長而擴大其潛力的能力。在生產(chǎn)環(huán)境中，大模型應用必須能夠處理來自用戶的潛在的大量請求。例如，在一個聊天機器人服務中，它可能需要每天處理數(shù)千或數(shù)百萬次查詢。
- 可靠性: 可靠性確保系統(tǒng)在規(guī)定的時間內始終如一地發(fā)揮其預期功能而不發(fā)生故障。無論負載如何，無論底層基礎設施發(fā)生什么變化，大模型應用都應該提供一致的性能。這涉及到監(jiān)控以及優(yōu)化響應時間和吞吐量。
- 可維護性: 可維護性是指為了修正缺陷、提高性能或適應變化的環(huán)境而維護系統(tǒng)的容易程度。模型需要定期更新，包括新數(shù)據(jù)、改進的算法或錯誤修復。一個維護良好的部署流水線可以確保這些更新可以在沒有重大停機或人工干預的情況下推出。
- 用戶訪問: 用戶訪問是指最終用戶與大模型應用交互并利用其功能的能力。部署使得最終用戶可以訪問大模型應用，無論他們是內部利益相關者還是外部客戶。
一般地，部署一個大模型應用會遵循如下步驟。
1. 模型準備
使用大型數(shù)據(jù)集訓練或微調 LLM，并使用單獨的驗證集驗證其性能。我們要確保模型已經(jīng)學習了數(shù)據(jù)中的底層模式，并很好地推廣到未見數(shù)據(jù)。常見的工具包括 TensorFlow, PyTorch以及Hugging Face Transformers。
對模型訓練或微調完成后，需要對模型進行序列化，即將經(jīng)過訓練的模型轉換為可移植格式。這是為了可以在不同的環(huán)境中輕松地保存、傳輸和加載模型。例如 在 PyTorch 中，可以使用 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')。
2. 設置版本控制
在 GitLab 上創(chuàng)建和設置一個存儲庫，提供一個集中的版本控制系統(tǒng)來管理和跟蹤對代碼和模型文件的更改。同時，使用 Git 跟蹤更改并與其他人協(xié)作， 有助于維護修改的歷史記錄，并在必要時進行回滾。
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關于Git 的使用在網(wǎng)絡上已經(jīng)有很多資源，也可以參考《老碼眼中的Git》。
3. 使用 Docker 實現(xiàn)容器化
Docker 是一個容器化部署和管理應用程序的平臺。容器是輕量級、可移植且自給自足的環(huán)境，它們將應用程序及其依賴項和配置文件打包在一起。這樣可以確保應用程序在從開發(fā)人員的本地機器到生產(chǎn)服務器的不同環(huán)境中一致地運行。
一般地，使用 Docker 將大模型應用容器化的步驟:
- 安裝 Docker: 確保系統(tǒng)上安裝了 Docker。您可以從 Docker 的官方網(wǎng)站下載并安裝 Docker。
- 創(chuàng)建 Dockerfile: Dockerfile 是一個文本文檔，其中包含組裝 Docker 映像的指令。
- 構建 Docker 映像: 使用 Docker Build 命令從 Dockerfile 創(chuàng)建 Docker 映像。此映像包含應用程序及其所有依賴項。例如，docker build -t my-llm-app .
- 運行 Docker容器: 使用 Docker Run 命令從 Docker 映像創(chuàng)建并啟動一個容器。例如，docker run -p 6000:80 my-llm-app
- 驗證容器: 確保容器正在運行，并且應用程序是可訪問的。打開網(wǎng)頁瀏覽器，瀏覽 http://localhost:6000以驗證應用程序是否正確運行。
- 將 Docker 映像推送到注冊倉庫: 為了讓其他人可以使用生成的 Docker 映像，您可以將其推送到自有的 Docker 倉庫。例如：
docker tag your-llm-app your-dockerhub-username/your-llm-app
docker push your-dockerhub-username/your-llm-app4. 基于Jenkins建立 CI/CD 流水線
自動化構建、測試和部署過程對于維護高質量的軟件至關重要。Jenkins 是一個廣泛使用的開源自動化服務器，它使開發(fā)人員能夠可靠、高效地構建、測試和部署他們的應用程序，通過設置 Jenkins 服務器，可以實現(xiàn)持續(xù)集成(CI)和持續(xù)交付(CD)實踐。
Jenkins 流水線是一套插件，下面是如何創(chuàng)建一個簡單流水線的步驟:
- 創(chuàng)建一個 Jenkinsfile: 這個文件使用一個基于 Groovy 的領域特定語言(DSL)來定義 CI/CD 流水線。例如:
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
echo 'Building...'
sh 'make' // replace with your build command
}
}
stage('Test') {
steps {
echo 'Testing...'
sh 'make test' // replace with your test command
}
}
stage('Deploy') {
steps {
echo 'Deploying...'
sh 'make deploy' // replace with your deploy command
}
}
}
}- 將 Jenkinsfile 添加到項目存儲庫的根目錄中。
- 在Jenkins創(chuàng)建一個新的流水線任務，并運行。Jenkins 會執(zhí)行Jenkinsfile中定義的步驟。
當然，也可以使用其他工具構建CI/CD流水線，例如，GitLab CI支持基于 YAML 的流水線定義并提供健壯的 CI/CD 功能；CircleCI一個基于云的 CI/CD 工具，以其速度和易于安裝而聞名，還支持基于 YAML 的配置，并與 GitHub 和 Bitbucket 很好地集成；Travis CI是另一個與 GitHub 集成的基于云的 CI/CD 工具，使用一個。Yml 文件來定義構建流水線，并且在開源社區(qū)中很流行。
5. 通過K8S部署
K8S 是一個開源平臺，旨在自動部署、擴展和操作容器化應用程序。它將組成應用程序的容器分組為邏輯單元，以便于管理和發(fā)現(xiàn)。K8S集群可以管理應用容器的部署、擴展和操作，確保它們在各種環(huán)境中高效可靠地運行。K8S還抽象了底層的基礎結構，提供了一個統(tǒng)一的 API 來管理應用程序的生命周期。
一般地，我們需要創(chuàng)建一個 K8S集群來編排容器化應用程序，并管理應用程序容器的部署、縮放和操作。例如，我們是Google Kubernetes Engine 來創(chuàng)建這個集群，首先下載安裝Google Cloud SDK，并完成授權，并完成集群創(chuàng)建：
gcloud auth login
gcloud config set project [MYPROJECT_ID]
gcloud container clusters create my-llm-cluster --zone target_zone --num-nodes 3接下來，獲取K8S的證書，將 kubectl 配置為使用新集群的憑據(jù)。
gcloud container clusters get-credentials llm-cluster --zone target_zone然后，定義在 K8S上部署應用程序的配置。部署配置指定如何部署應用程序，包括副本數(shù)量、要使用的容器映像和要公開的端口。服務配置定義應用程序如何與其他組件和外部用戶交互。
K8S部署配置示例：myllmapp_deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: llm-app-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-llm-app
template:
metadata:
labels:
app: my-llm-app
spec:
containers:
- name: my-llm-app
image: my-dockerhub-username/my-llm-app:latest
ports:
- containerPort: 80K8S的服務配置示例：my_service.yaml :apiVersion: v1kind: Servicemetadata:name: my-llm-servicespec:type: LoadBalancerports:- port: 80targetPort: 80selector:app: my-llm-app然后，使用 K8S配置文件部署應用程序。使用 kubectl，可以應用配置文件來創(chuàng)建并管理 K8S資源。這將使部署過程自動化，從而使應用程序易于管理和擴展。
應用部署配置:
kubectl apply -f my_llm_app_deployment.yaml應用服務配置:kubectl apply -f service.yaml。
最后，確認部署是否成功。
kubectl get deployments
kubectl get services這些命令列出了部署和服務，以驗證應用程序是否正確運行并能夠公開使用。
6. 監(jiān)控和維護
設置監(jiān)控工具，如 Prometheus、 Grafana 和 ELK，對于跟蹤應用程序的性能和健康狀況至關重要。通過提供實時指標和警報，我們快速識別和解決問題，從而確保大模型應用的平穩(wěn)運行。這些工具收集并可視化數(shù)據(jù)，能夠理解應用程序的行為，檢測異常，并維護高可用性和性能。
圖片
定期更新和維護大模型應用確保了它們與最新的改進和修復保持同步。這包括定期更新依賴關系、應用安全補丁以及用新數(shù)據(jù)優(yōu)化的模型。例行維護保持了應用程序的最佳性能，降低了漏洞的風險，并適應不斷變化的需求，確保了可靠和高效的用戶體驗。
小結
在生產(chǎn)環(huán)境中部署大模型應用涉及到幾個關鍵步驟，從模型準備和版本控制到使用 K8S 進行容器化部署。通過利用像 Gitlab、 Jenkins、 Docker 和 K8S 這樣的工具，我們可以創(chuàng)建一個健壯的、可伸縮的和可維護的部署流水線，確保了大模型應用在生產(chǎn)環(huán)境中可靠地為用戶提供服務，從而提供有價值的見解和服務。
部署過程中的每個工具和步驟都有替代方案，工具的選擇取決于具體需求和優(yōu)先事項。理解這些工具以及每個步驟背后的原因能幫助我們做出明智的決策，并成功地在生產(chǎn)環(huán)境中部署大模型。
