譯者 | 晶顏
審校 | 重樓
可擴展的LLM應(yīng)用程序?qū)τ谀Ｐ驮谏a(chǎn)環(huán)節(jié)輸出可執(zhí)行成果至關(guān)重要。
以GPT-4為代表的大型語言模型（LLM）革新了人工智能的發(fā)展格局，在自然語言處理、對話式人工智能及內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新突破，其影響力廣泛滲透至各個行業(yè)，涵蓋聊天機器人與虛擬助理賦能、文檔分析自動化以及客戶參與度提升等方面。
盡管LLM潛力巨大，但在實際應(yīng)用場景中實現(xiàn)高效部署仍面臨諸多獨特挑戰(zhàn)。這些模型運行依賴大量計算資源，同時需具備無縫擴展性與高效流量管理能力，以滿足生產(chǎn)環(huán)境的要求。
這就是Kubernetes發(fā)揮作用的地方。作為公認(rèn)的領(lǐng)先容器編排平臺，Kubernetes可以提供一個動態(tài)可靠的框架，用于在云原生生態(tài)系統(tǒng)中管理和擴展基于LLM的應(yīng)用程序。Kubernetes處理容器化工作負(fù)載的能力，使其成為各組織在不犧牲性能與靈活性前提下實施AI解決方案的關(guān)鍵工具。
本指南將以分步形式，詳細(xì)介紹運用Kubernetes部署與擴展基于LLM應(yīng)用程序的全流程。深入理解人工智能應(yīng)用程序的有效擴展方法，是區(qū)分研究環(huán)境模型與生產(chǎn)環(huán)境中能輸出可執(zhí)行成果模型的關(guān)鍵所在。我們將圍繞LLM應(yīng)用程序容器化、部署至Kubernetes、配置自動擴展以應(yīng)對波動需求，以及管理用戶流量實現(xiàn)最佳性能等方面展開闡述。
本指南致力于將前沿人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化為推動組織創(chuàng)新的實用、可擴展引擎。
先決條件
在開始本教程之前，請確保你具備以下條件：
- Kubernetes基礎(chǔ)知識：必須熟悉kubectl、部署、服務(wù)和pod相關(guān)概念及操作。
- Docker環(huán)境：完成Docker安裝，并在系統(tǒng)中完成配置。
- Kubernetes集群：在本地機器（如minikube）或云端（AWS彈性Kubernetes服務(wù)、谷歌Kubernetes引擎或微軟Azure Kubernetes服務(wù)）完成Kubernetes集群的安裝與運行。
- Python環(huán)境配置：在Python環(huán)境中安裝OpenAI和Flask，用于創(chuàng)建LLM應(yīng)用程序。
安裝必要的Python依賴項：
pip install openai flask步驟1：創(chuàng)建LLM驅(qū)動的應(yīng)用程序
我們將首先構(gòu)建一個簡單的基于Python的API，用于與LLM（例如，OpenAI的GPT-4）進(jìn)行交互。
應(yīng)用程序代碼
創(chuàng)建一個名為app.py的文件：
from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import os
# Initialize Flask app
app = Flask(__name__)
# Configure OpenAI API key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
@app.route("/generate", methods=["POST"])
def generate():
try:
data = request.get_json()
prompt = data.get("prompt", "")
# Generate response using GPT-4
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
return jsonify({"response": response.choices[0].text.strip()})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=5000)步驟2：將應(yīng)用程序容器化
要將應(yīng)用程序部署到Kubernetes，我們需要將其打包到Docker容器中。
Dockerfile
在與app.py相同的目錄下創(chuàng)建一個Dockerfile：
# Use an official Python runtime as the base image
FROM python:3.9-slim
# Set the working directory
WORKDIR /app
# Copy application files
COPY app.py /app
# Copy requirements and install dependencies
RUN pip install flask openai
# Expose the application port
EXPOSE 5000
# Run the application
CMD ["python", "app.py"]步驟3：構(gòu)建和推送Docker鏡像
構(gòu)建Docker鏡像并將其推送到容器注冊表（如Docker Hub）。
# Build the image
docker build -t your-dockerhub-username/llm-app:v1 .
# Push the image
docker push your-dockerhub-username/llm-app:v1步驟4：將應(yīng)用程序部署到Kubernetes
接下來，我們需要創(chuàng)建一個Kubernetes部署和服務(wù)來管理和公開LLM應(yīng)用程序。
部署YAML
創(chuàng)建一個名為deploy .yaml的文件：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: llm-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: llm-app
template:
metadata:
labels:
app: llm-app
spec:
containers:
- name: llm-app
image: your-dockerhub-username/llm-app:v1
ports:
- containerPort: 5000
env:
- name: OPENAI_API_KEY
valueFrom:
secretKeyRef:
name: openai-secret
key: api-key
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: llm-app-service
spec:
selector:
app: llm-app
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 5000
type: LoadBalancerAPI密鑰密碼
創(chuàng)建一個Kubernetes密碼（secret）來安全地存儲OpenAI API密鑰：
kubectl create secret generic openai-secret --from-literal=api-key="your_openai_api_key"步驟5：應(yīng)用部署和服務(wù)
將應(yīng)用程序部署到Kubernetes集群：
kubectl apply -f deployment.yaml
Verify the deployment:
kubectl get deployments
kubectl get pods
kubectl get services服務(wù)運行后，請注意外部IP地址（如果使用云提供商）或NodePort（如果使用minikube）。
步驟6：配置自動縮放
Kubernetes Pod水平自動縮放器（HPA）允許你根據(jù)CPU或內(nèi)存利用率縮放Pod。
應(yīng)用HPA
kubectl autoscale deployment llm-app --cpu-percent=50 --min=3 --max=10檢查HPA狀態(tài)：
kubectl get hpa自動縮放器將根據(jù)負(fù)載調(diào)整llm-app部署中的pod數(shù)量。
步驟7：監(jiān)控和記錄
監(jiān)控和日志記錄對于維護和排除LLM應(yīng)用程序的故障至關(guān)重要。
啟用監(jiān)控
使用Prometheus和Grafana之類的工具來監(jiān)控Kubernetes集群。對于基本的監(jiān)控，Kubernetes Metrics Server可以提供資源使用數(shù)據(jù)。
安裝Metrics服務(wù)器：
kubectl apply -fhttps://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
查看日志
檢查運行中pod的日志：
kubectl logs <pod-name>對于聚合日志，可以考慮使用Fluentd、Elasticsearch和Kibana等工具。
步驟8：測試應(yīng)用程序
使用curl或Postman等工具測試LLM API：
curl -X POST http://<external-ip>/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explain Kubernetes in simple terms."}'預(yù)期的輸出：
{
"response": "Kubernetes is an open-source platform that manages containers..."
}步驟9：擴展到Kubernetes之外
要處理更高級的工作負(fù)載或跨多個區(qū)域部署，可以遵循如下策略：
- 引入服務(wù)網(wǎng)格：諸如Istio之類的工具，能夠?qū)ξ⒎?wù)之間的流量進(jìn)行精細(xì)化管理，從而滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)架構(gòu)下的通信需求，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性與性能。
- 實施多集群部署：借助KubeFed等專業(yè)工具，或者選用云提供商所提供的解決方案（例如谷歌Anthos），能夠?qū)崿F(xiàn)對多集群的有效管理，支持工作負(fù)載在多個區(qū)域的分布式部署，增強系統(tǒng)的可用性與擴展性。
- 集成持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：通過運用Jenkins、GitHub Actions或者GitLab CI等工具搭建自動化管道，實現(xiàn)代碼的持續(xù)集成與應(yīng)用的自動部署，加快軟件交付周期，提升開發(fā)與運維效率。
結(jié)論
使用Kubernetes構(gòu)建和部署可擴展的LLM應(yīng)用程序可能看起來很復(fù)雜，但正如我們所看到的，該過程不僅切實可行，而且成果豐碩。從基于LLM創(chuàng)建應(yīng)用程序編程接口（API）開始，逐步發(fā)展到在Kubernetes集群中進(jìn)行部署與擴展，至此你已掌握一套完整的操作藍(lán)圖，可使應(yīng)用程序具備強大的健壯性、卓越的可擴展性，并完全適配生產(chǎn)環(huán)境的嚴(yán)苛要求。
Kubernetes所具備的自動伸縮、監(jiān)控以及服務(wù)發(fā)現(xiàn)等特性，能夠確保你的應(yīng)用設(shè)置高效應(yīng)對現(xiàn)實世界中的各類需求。在此基礎(chǔ)之上，你還可進(jìn)一步探索更為高級的功能強化，例如金絲雀部署、A/B測試，或者利用Knative等Kubernetes原生工具集成無服務(wù)器組件。未來的探索空間無限廣闊，而當(dāng)下所奠定的基礎(chǔ)僅僅只是一個開始。
原文標(biāo)題：Build Scalable LLM Apps With Kubernetes: A Step-by-Step Guide，作者：Oladimeji Sowole
