L’essor de l’intelligence artificielle (IA) a suscité une demande sans précédent d’infrastructures capables de gérer des calculs à grande échelle, de prendre en charge l’accélération GPU et d’assurer une gestion évolutive et flexible des charges de travail. Kubernetes est devenu une plate-forme leader pour orchestrer ces charges de travail, et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) étend les capacités de Kubernetes en simplifiant le déploiement et la mise à l'échelle dans le cloud.
NVIDIA Infrastructure Manager (NIM) complète Kubernetes en optimisant les charges de travail GPU, un besoin critique pour la formation de grands modèles de langage (LLM), la vision par ordinateur et d'autres tâches d'IA à forte intensité de calcul. De plus, les modèles OpenAI peuvent être intégrés à cet écosystème pour débloquer des capacités d’IA de pointe, telles que la génération de texte, la reconnaissance d’images et les systèmes de prise de décision.
Cet article fournit un guide détaillé pour créer une plate-forme d'IA complète à l'aide des modèles EKS, NVIDIA NIM et OpenAI, avec Terraform automatisant le déploiement. Que vous soyez un chercheur en IA ou une entreprise cherchant à adopter l'IA, ce guide explique comment créer une plateforme robuste et évolutive. Le code complet de cette configuration est disponible sur GitHub https://github.com/timurgaleev/eks-nim-llm-openai.
Défis des charges de travail d'IA
Les applications d'IA, en particulier celles impliquant des LLM, présentent des défis uniques :
Gestion des ressources GPU : la formation et l'inférence reposent sur les GPU, qui sont des ressources rares et coûteuses. Une allocation et un suivi efficaces sont cruciaux.
Évolutivité : les charges de travail d'IA doivent souvent évoluer de manière dynamique en fonction de la demande des utilisateurs ou des exigences de traitement des données.
Stockage pour les grands ensembles de données : les modèles et les ensembles de données d'IA peuvent nécessiter des centaines de gigaoctets, ce qui nécessite un stockage persistant, partagé et évolutif.
Observabilité : la surveillance des performances du système, en particulier de l'utilisation et de la latence du GPU, est essentielle pour optimiser les charges de travail.
NVIDIA NIM relève ces défis en fournissant :
Planification GPU : maximise l'utilisation du GPU pour toutes les charges de travail.
Intégration avec Kubernetes : exploite Kubernetes pour gérer efficacement les pods, les tâches et les ressources.
Gestion des modèles d'IA : simplifie le déploiement et la mise à l'échelle des modèles d'IA avec des graphiques Helm et des CRD Kubernetes (définitions de ressources personnalisées).
Prise en charge du stockage persistant : s'intègre aux solutions de stockage partagé telles qu'AWS EFS pour stocker des ensembles de données et des modèles.
Amazon EKS ajoute de la valeur en :
Kubernetes géré : réduit les frais opérationnels en gérant la configuration, les mises à jour et la gestion du cluster Kubernetes.
Intégration Elastic Compute : provisionne dynamiquement les instances compatibles GPU, telles queg4dnetp4d, pour gérer les charges de travail d'IA. Assurez-vous que votre compte AWS dispose de quotas et de disponibilités suffisants pour ces types d'instances afin d'éviter les problèmes de provisionnement.
Sécurité intégrée : s'intègre à AWS IAM et VPC pour un accès sécurisé et une segmentation du réseau.
Ensemble, NVIDIA NIM et Amazon EKS créent une plateforme puissante pour la formation, l'inférence et l'expérimentation de modèles d'IA.
L'arch...
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