Google Cloud publicó una guía práctica sobre cómo maximizar el rendimiento de la entrega de LLM para GPU en GKE.
La entrada del blog aborda el desafío de entregar modelos lingüísticos grandes (LLM) de manera rentable. GKE, con funciones como el escalado automático de la carga de trabajo y la infraestructura y el equilibrio de carga, ofrece una solución para la entrega de LLM rentable.
La entrada del blog proporciona recomendaciones prácticas para maximizar el rendimiento de la entrega en GPU NVIDIA en GKE, que incluyen:
* **Decidir si cuantificar el modelo y qué cuantificación utilizar.** La cuantificación FP16 y Bfloat16 proporciona prácticamente la misma precisión que FP32 con la mitad del uso de memoria.
* **Elegir un tipo de máquina que se ajuste al modelo.** Elegir el tipo de máquina adecuado depende de la cantidad de parámetros en el modelo y del tipo de datos de los pesos del modelo.
* **Elegir la GPU adecuada.** GKE ofrece una variedad de máquinas virtuales con tecnología de GPU NVIDIA. Elegir la GPU adecuada depende de las características del modelo y los requisitos de rendimiento.
Además, la entrada del blog analiza cómo optimizar una plataforma de servidor de modelo para una carga de trabajo de inferencia determinada, que incluye:
* **Optimización para casos de uso con uso intensivo de entrada frente a casos de uso con uso intensivo de salida.** La inferencia de LLM implica dos fases: prellenado y decodificación.
* **Cómo afecta el procesamiento por lotes al rendimiento.** Las solicitudes por lotes son esenciales para lograr un mayor rendimiento, ya que utilizan más memoria de GPU, ancho de banda HBM y GPU FLOPS sin aumentar el costo.
En general, la entrada del blog proporciona orientación práctica para maximizar el rendimiento de la entrega de LLM en GPU en GKE. Al seguir estas recomendaciones, las organizaciones pueden minimizar el costo de entrega de LLM sin dejar de proporcionar un alto rendimiento.
