В новой публикации рассматривается, как развернуть одну большую языковую модель (LLM) на двух GPU-узлах, используя контейнеры Ray LLM Deep Learning на платформе Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Такой подход включает использование отдельных узлов для предварительного заполнения и декодирования, что позволяет создать совместимый с OpenAI конечный пункт. Многонодовая настройка становится особенно актуальной для задач тензорного, конвейерного и параллельного распределения данных.

Контейнеры Ray LLM Deep Learning обеспечивают совместимость с GPU, включая библиотеки CUDA, что позволяет избежать необходимости написания шаблонного кода. В предыдущих публикациях уже рассматривалось использование Ray Serve для развертывания небольших моделей на одном GPU-узле, однако многонодовые развертывания позволяют значительно увеличить производительность и масштабируемость.

Клиенты выбирают многонодовые развертывания Ray Serve для работы с крупными моделями, которые не помещаются на одном GPU, а также для повышения пропускной способности, необходимой для обработки больших объемов данных. Это решение открывает новые возможности для разработчиков и исследователей в области искусственного интеллекта.