Series: Xây dựng nền tảng AI Training phân tán với DeepSpeed, Ray và Kubernetes trên hạ tầng Proxmox
Series gồm 7 phần hướng dẫn chi tiết từ cơ bản đến nâng cao.
Phần 1: Chuẩn bị hạ tầng Proxmox và yêu cầu phần cứng
- Xác định cấu hình phần cứng tối thiểu cho training AI phân tán (CPU, RAM, GPU)
- Cài đặt Proxmox VE và cấu hình mạng vật lý (Bridge, VLAN)
- Chuẩn bị tài khoản SSH và cấu hình quyền truy cập cho các node
Phần 1: Chuẩn bị hạ tầng Proxmox và yêu cầu phần cứng
Phần 2: Triển khai Kubernetes cluster trên Proxmox bằng Kubeadm
- Cài đặt Docker/containerd và Kubelet trên các node Proxmox
- Khởi tạo Control Plane và tham gia Worker Nodes vào cluster
- Cấu hình CNI (Calico) để đảm bảo kết nối mạng giữa các container
Phần 2: Triển khai Kubernetes cluster trên Proxmox bằng Kubeadm
Phần 3: Cấu hình GPU passthrough và lập kế hoạch tài nguyên
- Bật IOMMU và cấu hình GPU passthrough cho VM chứa Kubernetes Worker
- Cài đặt NVIDIA Container Toolkit và driver trên cluster
- Xác định Device Plugin để Kubernetes nhận diện và phân bổ GPU
Phần 3: Cấu hình GPU passthrough và lập kế hoạch tài nguyên
Phần 4: Triển khai Ray và DeepSpeed trên Kubernetes
- Cài đặt Ray Operator và Helm chart để quản lý Ray Cluster trên K8s
- Cấu hình DeepSpeed trong môi trường container (thư viện, phiên bản CUDA)
- Tạo Kubernetes Job để khởi động Ray Cluster với tài nguyên GPU
Phần 4: Triển khai Ray và DeepSpeed trên Kubernetes
Phần 5: Xây dựng và chạy thử nghiệm training mô hình phân tán
- Chuẩn bị dataset và Dockerfile cho bài toán training
- Viết script training tích hợp DeepSpeed ZeRO và Ray Data
- Chạy thử nghiệm trên cluster và theo dõi tiến độ qua Ray Dashboard
Phần 5: Xây dựng và chạy thử nghiệm training mô hình phân tán
Phần 6: Tối ưu hóa hiệu năng và cân bằng tải cho training
- Cấu hình DeepSpeed ZeRO Stage 2/3 để giảm bộ nhớ GPU
- Tinh chỉnh số lượng worker và batch size trong Ray
- Sử dụng Kubernetes Resource Quota để quản lý tài nguyên hiệu quả
Phần 6: Tối ưu hóa hiệu năng và cân bằng tải cho training
Phần 7: Quản lý, giám sát và troubleshooting hệ thống
- Triển khai Prometheus và Grafana để giám sát GPU và mạng
- Xử lý các lỗi thường gặp: OOM, lỗi kết nối mạng giữa các node
- Các tips nâng cao về bảo mật và tự động hóa recovery khi node bị lỗi
Phần 7: Quản lý, giám sát và troubleshooting hệ thống