ai on gke

ИИ в активах GKE

Этот репозиторий содержит ресурсы, связанные с рабочими нагрузками AI/ML в Google Kubernetes Engine (GKE).

Обзор

Выполняйте оптимизированные рабочие нагрузки AI/ML с помощью возможностей оркестрации платформы Google Kubernetes Engine (GKE). Надежная платформа AI/ML учитывает следующие уровни:

• Оркестрация инфраструктуры, поддерживающая графические процессоры и TPU для обучения и обслуживания рабочих нагрузок в большом масштабе.
• Гибкая интеграция с платформами распределенных вычислений и обработки данных.
• Поддержка нескольких команд в одной инфраструктуре для максимального использования ресурсов.

Инфраструктура

Прикладные модули AI-on-GKE предполагают, что у вас уже есть функциональный кластер GKE. Если нет, следуйте инструкциям в файлеинфраструктура/README.md, чтобы установить стандартный кластер или кластер GKE для автопилота.

 .
├── LICENSE
├── README.md
├── infrastructure
│   ├── README.md
│   ├── backend.tf
│   ├── main.tf
│   ├── outputs.tf
│   ├── platform.tfvars
│   ├── variables.tf
│   └── versions.tf
├── modules
│   ├── gke-autopilot-private-cluster
│   ├── gke-autopilot-public-cluster
│   ├── gke-standard-private-cluster
│   ├── gke-standard-public-cluster
│   ├── jupyter
│   ├── jupyter_iap
│   ├── jupyter_service_accounts
│   ├── kuberay-cluster
│   ├── kuberay-logging
│   ├── kuberay-monitoring
│   ├── kuberay-operator
│   └── kuberay-serviceaccounts
└── tutorial.md

Чтобы развернуть новый кластер GKE, обновите файл platform.tfvars , указав соответствующие значения, а затем выполните следующие команды terraform:

 terraform init
terraform apply -var-file platform.tfvars

Приложения

Структура репо выглядит следующим образом:

 .
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── applications
│   ├── jupyter
│   └── ray
├── contributing.md
├── dcgm-on-gke
│   ├── grafana
│   └── quickstart
├── gke-a100-jax
│   ├── Dockerfile
│   ├── README.md
│   ├── build_push_container.sh
│   ├── kubernetes
│   └── train.py
├── gke-batch-refarch
│   ├── 01_gke
│   ├── 02_platform
│   ├── 03_low_priority
│   ├── 04_high_priority
│   ├── 05_compact_placement
│   ├── 06_jobset
│   ├── Dockerfile
│   ├── README.md
│   ├── cloudbuild-create.yaml
│   ├── cloudbuild-destroy.yaml
│   ├── create-platform.sh
│   ├── destroy-platform.sh
│   └── images
├── gke-disk-image-builder
│   ├── README.md
│   ├── cli
│   ├── go.mod
│   ├── go.sum
│   ├── imager.go
│   └── script
├── gke-dws-examples
│   ├── README.md
│   ├── dws-queues.yaml
│   ├── job.yaml
│   └── kueue-manifests.yaml
├── gke-online-serving-single-gpu
│   ├── README.md
│   └── src
├── gke-tpu-examples
│   ├── single-host-inference
│   └── training
├── indexed-job
│   ├── Dockerfile
│   ├── README.md
│   └── mnist.py
├── jobset
│   └── pytorch
├── modules
│   ├── gke-autopilot-private-cluster
│   ├── gke-autopilot-public-cluster
│   ├── gke-standard-private-cluster
│   ├── gke-standard-public-cluster
│   ├── jupyter
│   ├── jupyter_iap
│   ├── jupyter_service_accounts
│   ├── kuberay-cluster
│   ├── kuberay-logging
│   ├── kuberay-monitoring
│   ├── kuberay-operator
│   └── kuberay-serviceaccounts
├── saxml-on-gke
│   ├── httpserver
│   └── single-host-inference
├── training-single-gpu
│   ├── README.md
│   ├── data
│   └── src
├── tutorial.md
└── tutorials
    ├── e2e-genai-langchain-app
    ├── finetuning-llama-7b-on-l4
    └── serving-llama2-70b-on-l4-gpus

Юпитер Хаб

Этот репозиторий содержит шаблон Terraform для запуска JupyterHub в Google Kubernetes Engine. Мы также включили несколько примеров ноутбуков (в каталоге applications/ray/example_notebooks ), в том числе тот, который обслуживает модель GPT-J-6B с Ray AIR (исходный блокнот см. здесь). Чтобы запустить их, следуйте инструкциям на странице apps/ray/README.md, чтобы установить кластер Ray.

Этот модуль Jupyter развертывает следующие ресурсы один раз для каждого пользователя:

• Развертывание JupyterHub
• Пространство имен пользователя
• Учетные записи служб Kubernetes

Узнайте больше о JupyterHub на GKE здесь.

Рэй

Этот репозиторий содержит шаблон Terraform для запуска Ray в Google Kubernetes Engine.

Этот модуль развертывает следующее один раз для каждого пользователя:

• Пространство имен пользователя
• Учетные записи служб Kubernetes
• Кластер Куберай
• Мониторинг Прометея
• Контейнер регистрации

Узнайте больше о Рэе в GKE здесь.

Важные соображения

• Обязательно настройте серверную часть terraform на использование корзины GCS, чтобы сохранить состояние terraform в разных средах.

Лицензирование

• Использование ресурсов, содержащихся в этом репозитории, регулируется принципами искусственного интеллекта Google.
• См. ЛИЦЕНЗИЮ