Series: Xây dựng nền tảng AI inference hiệu năng cao với vLLM, TensorRT-LLM và Kubernetes trên Proxmox
Series gồm 10 phần hướng dẫn chi tiết từ cơ bản đến nâng cao.
Phần 1: Chuẩn bị hạ tầng phần cứng và cài đặt Proxmox VE
- Kiểm tra yêu cầu phần cứng tối thiểu cho GPU NVIDIA và RAM để chạy LLM
- Cài đặt Proxmox VE từ ISO và cấu hình giao diện quản lý web
- Cấu hình lưu trữ Ceph hoặc NFS để chia sẻ dữ liệu training/inference
- Cài đặt driver NVIDIA và cấu hình GPU passthrough cho container VM
- Tạo nhóm người dùng và cấu hình chứng chỉ SSL cho cổng quản lý
Phần 1: Chuẩn bị hạ tầng phần cứng và cài đặt Proxmox VE
Phần 2: Xây dựng cụm Kubernetes trên Proxmox bằng KubeVirt hoặc K3s
- Cài đặt và cấu hình K3s hoặc KubeVirt trên các node Proxmox
- Cấu hình networking CNI (Calico hoặc Flannel) cho cụm Kubernetes
- Tạo các node worker và cấu hình taint/toleration cho GPU nodes
- Cài đặt NVIDIA Device Plugin để Kubernetes nhận diện GPU
- Kiểm tra trạng thái cluster và xác nhận khả năng nhận GPU của pod
Phần 2: Xây dựng cụm Kubernetes trên Proxmox bằng KubeVirt hoặc K3s
Phần 3: Triển khai vLLM trên Kubernetes với cơ chế PagedAttention
- Tải và build Docker image vLLM có hỗ trợ CUDA và FlashAttention
- Viết Helm chart hoặc Kubernetes manifest để deploy vLLM server
- Cấu hình resource requests/limits để tối ưu sử dụng GPU
- Tích hợp vLLM với OpenAI API compatible endpoint
- Chạy test inference với model Llama 3 hoặc Mistral để kiểm tra độ trễ
Phần 3: Triển khai vLLM trên Kubernetes với cơ chế PagedAttention
Phần 4: Tối ưu hóa hiệu năng sâu với TensorRT-LLM và custom Docker image
- Build Docker image TensorRT-LLM từ nguồn với các tùy chọn tối ưu hóa
- Convert model từ Hugging Face sang định dạng TensorRT-LLM (Engine)
- Cấu hình plugin NVIDIA và tối ưu memory usage cho engine
- Triển khai TensorRT-LLM server trên Kubernetes thay thế vLLM
- So sánh benchmark hiệu năng giữa vLLM và TensorRT-LLM trên cùng một GPU
Phần 4: Tối ưu hóa hiệu năng sâu với TensorRT-LLM và custom Docker image
Phần 5: Cấu hình Scaling tự động và cân bằng tải cho dịch vụ AI
- Cài đặt KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling) dựa trên số lượng request
- Cấu hình HPA (Horizontal Pod Autoscaler) dựa trên độ trễ GPU hoặc CPU
- Triển khai Ingress Controller (Nginx hoặc Traefik) để cân bằng tải
- Cấu hình canary deployment để cập nhật model mà không gây downtime
- Xử lý trường hợp OOM (Out of Memory) khi scaling up quá nhiều pod
Phần 5: Cấu hình Scaling tự động và cân bằng tải cho dịch vụ AI
Phần 6: Quản lý dữ liệu và caching model với NVMe và Shared Storage
- Tối ưu hóa I/O với Local NVMe storage cho từng node GPU
- Cấu hình Persistent Volume (PV) và PVC để lưu trữ model weights
- Triển khai Distributed Cache (Redis hoặc Memcached) cho token cache
- Cấu hình policy để tải model từ object storage (MinIO/S3) vào RAM/GPU
- Giảm thời gian khởi động (cold start) bằng cách pre-warm model
Phần 6: Quản lý dữ liệu và caching model với NVMe và Shared Storage
Phần 7: Giám sát, Logging và Alerting cho hệ thống AI inference
- Triển khai Prometheus và Grafana để thu thập metrics từ GPU và Pod
- Cấu hình Exporter NVIDIA DCGX để theo dõi nhiệt độ và utilization GPU
- Thiết lập dashboard theo dõi thông số quan trọng: TPS, Latency, KV Cache Hit Rate
- Cấu hình Loki và Promtail để tập trung log từ vLLM/TensorRT-LLM
- Tạo Alert rule khi độ trễ vượt ngưỡng hoặc GPU bị lỗi
Phần 7: Giám sát, Logging và Alerting cho hệ thống AI inference
Phần 8: Triển khai đa model và quản lý phiên bản với Model Registry
- Tích hợp HuggingFace Hub hoặc Model Registry nội bộ
- Cấu hình vLLM/TensorRT-LLM để load nhiều model cùng lúc trên một cluster
- Sử dụng Dynamic Loading để thay đổi model runtime mà không restart pod
- Quản lý phiên bản model và rollback nhanh chóng qua Kubernetes ConfigMap
- Cấu hình route rules để định tuyến request về đúng phiên bản model
Phần 8: Triển khai đa model và quản lý phiên bản với Model Registry
Phần 9: Bảo mật: TLS, Authentication và Network Policies cho AI Gateway
- Cấu hình mTLS giữa client và AI Inference Gateway
- Triển khai OAuth2/OIDC hoặc API Key validation cho endpoint inference
- Áp dụng Network Policies để cô lập namespace AI khỏi các service khác
- Bảo vệ GPU access và ngăn chặn root escape trong container
- Audit log các request nhạy cảm và truy cập trái phép
Phần 9: Bảo mật: TLS, Authentication và Network Policies cho AI Gateway
Phần 10: Troubleshooting nâng cao và tối ưu hóa chi phí vận hành
- Phân tích và xử lý lỗi OOM Killer khi chạy model lớn trên GPU hạn chế
- Giải quyết vấn đề deadlock hoặc race condition trong concurrent inference
- Tối ưu chi phí bằng cách sử dụng Spot Instances hoặc Node Autoscaler
- Debug hiệu năng thấp do PCIe bottleneck hoặc network latency
- Tổng hợp các best practices để vận hành hệ thống ổn định 24/7
Phần 10: Troubleshooting nâng cao và tối ưu hóa chi phí vận hành