- NVIDIAは、大規模言語モデル（LLM）の最適化方法について、TritonとTensorRT-LLMを使用し、これらのモデルをKubernetes環境で効率的に展開およびスケーリングする方法を提供
- NVIDIA TensorRT-LLMは、Python APIであり、カーネルフュージョンや量子化などのさまざまな最適化を提供し、NVIDIA GPU上でLLMの効率を向上させる
- NVIDIA Triton推論サーバーを使用して、最適化されたモデルをクラウドからエッジデバイスまで展開し、Kubernetesを使用して単一GPUから複数GPUへのスケーリングを可能に
- NVIDIAの解決策は、Kubernetesを利用してLLM展開を自動スケーリングし、PrometheusやHorizontal Pod Autoscaler（HPA）などのツールを使用してGPUの数を動的に調整
- NVIDIAのGPUとTriton推論サーバーと互換性のあるGPUが必要であり、AWS、Azure、Google Cloudなどのパブリッククラウドプラットフォームにも展開可能
この記事では、NVIDIAがTritonとTensorRT-LLMを活用して大規模言語モデルを最適化し、Kubernetes環境で効率的に展開およびスケーリングする方法について紹介しています。NVIDIAの最適化手法や展開プロセスは、リアルタイム推論リクエストの処理を最適化し、エンタープライズアプリケーションに適しています。Kubernetesを活用した自動スケーリングにより、リソースの効率的な利用が可能となり、開発者向けの豊富なドキュメントやチュートリアルが提供されています。
元記事: https://blockchain.news/news/enhancing-llms-nvidia-triton-tensorrt-llm-kubernetes