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LLMs auf Kubernetes: Herausforderungen und Lösungen im produktiven Betrieb

Das Hosting von Large Language Models (LLMs) auf Kubernetes bringt spezifische Herausforderungen mit sich, darunter Skalierbarkeit, Speicherverwaltung und Performance. Welche Best Practices gibt es, um LLMs effizient und zuverlässig in produktiven Umgebungen zu betreiben?

Künstliche Intelligenz
2 Min
24. Dez. 2024

Einführung

Kubernetes bietet eine leistungsfähige Plattform für die Orchestrierung containerisierter Anwendungen, aber der Betrieb von Large Language Models (LLMs) stellt besondere Anforderungen an Ressourcenmanagement, Speicher und Netzwerkanbindung. Unternehmen, die LLMs auf Kubernetes produktiv einsetzen möchten, müssen sich mit Skalierungsstrategien, GPU-Optimierung und Datenpersistenz auseinandersetzen. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Herausforderungen und gibt bewährte Lösungsansätze.

Herausforderungen beim Hosting

Das Hosting von LLMs auf Kubernetes bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich, darunter hoher Speicher- und Rechenbedarf, komplexe Abhängigkeiten von Bibliotheken und eine effiziente Verwaltung der Infrastruktur. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Kubernetes-Cluster für diese Anforderungen optimiert sind.

Skalierbarkeit

Da LLMs eine enorme Menge an Ressourcen benötigen, ist eine flexible Skalierung essenziell. Kubernetes bietet Mechanismen wie Horizontal Pod Autoscaler (HPA) und Cluster Autoscaler, um Workloads dynamisch an den Bedarf anzupassen.

Speicherstrategien

Persistente Speicherlösungen wie CephFS, Longhorn oder NFS sind notwendig, um große Modelle und ihre Daten effizient zu verwalten. Zudem sind Techniken wie Sharding und Modell-Partitionierung hilfreich, um den Speicherverbrauch zu optimieren.

GPU-Optimierung

GPUs sind entscheidend für die Performance von LLMs. Kubernetes unterstützt GPU-Partitionierung und GPU-Sharing mittels NVIDIA Kubernetes Device Plugin und MIG (Multi-Instance GPU), um Ressourcen effizienter zu nutzen.

Netzwerkanforderungen

Da LLMs oft große Datenmengen verarbeiten und zwischen Clustern kommunizieren müssen, ist eine optimierte Netzwerkkonfiguration erforderlich. CNI-Plugins wie Calico oder Cilium bieten zusätzliche Sicherheit und Performance-Optimierung.

Latenzoptimierung

Durch Techniken wie Model Caching, Preloading und Inferenz-Pipelines können Unternehmen die Antwortzeiten von LLMs signifikant reduzieren und eine hohe Verfügbarkeit gewährleisten.

Sicherheit

Die Sicherheit von LLMs auf Kubernetes erfordert Maßnahmen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Netzwerkrichtlinien und Secrets-Management mit HashiCorp Vault oder Kubernetes Secrets.

Kubernetes-Tools

Tools wie KServe (ehemals KFServing), Kubeflow und Ray helfen dabei, LLMs effizient bereitzustellen und zu verwalten. Sie bieten spezielle Funktionen für das Modellmanagement und die Inferenz.

Rollout und Versionierung

Unternehmen sollten Blue-Green-Deployments oder Canary Releases nutzen, um neue Versionen von LLMs sicher auszurollen und dabei die Auswirkungen auf produktive Workloads zu minimieren.

Monitoring und Fehlerbehebung

Ein effektives Monitoring von LLMs in Kubernetes umfasst die Nutzung von Prometheus, Grafana und OpenTelemetry zur Überwachung von GPU-Nutzung, Speicherbedarf und Anfragenlatenz. Logging-Tools wie Fluentd oder Loki helfen bei der Fehleranalyse.

Fazit

Der Betrieb von LLMs auf Kubernetes erfordert eine durchdachte Infrastruktur und den Einsatz geeigneter Tools zur Optimierung von Skalierung, Performance und Sicherheit. Unternehmen, die diese Best Practices berücksichtigen, können LLMs effizient und zuverlässig in produktiven Umgebungen einsetzen.

Autor
Dr. Michael R. Geiß
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