火山引擎容器服務(wù) VKE（Volcengine Kubernetes Engine）通過深度融合新一代云原生技術(shù)，提供以容器為核心的高性能 Kubernetes 容器集群管理服務(wù)，可以為 NIM 提供穩(wěn)定可靠高性能的運(yùn)行環(huán)境，實現(xiàn)模型使用和運(yùn)行的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。

同時，模型服務(wù)的發(fā)布和運(yùn)行也離不開發(fā)布管理、網(wǎng)絡(luò)訪問、觀測等能力，VKE 深度整合了火山引擎高性能計算（ECS/裸金屬）、網(wǎng)絡(luò)（VPC/EIP/CLB）、存儲（EBS/TOS/NAS）、彈性容器實例（VCI）等服務(wù)，并與鏡像倉庫、持續(xù)交付、托管 Prometheus、日志服務(wù)、微服務(wù)引擎等云產(chǎn)品橫向打通，可以實現(xiàn) NIM 服務(wù)構(gòu)建、部署、發(fā)布、監(jiān)控等全鏈路流程，幫助企業(yè)更靈活、更敏捷地構(gòu)建和擴(kuò)展基于自身數(shù)據(jù)的定制化大型語言模型（LLMs），打造真正的企業(yè)級智能化、自動化基礎(chǔ)設(shè)施。

NVIDIA NIM on VKE 部署流程

下面，我們將介紹 NIM on VKE 的部署流程，助力開發(fā)者快速部署和訪問 AI 模型。

準(zhǔn)備工作

部署 NVIDIA NIM 前，需要做好如下準(zhǔn)備：

1. VKE 集群中已安裝 csi-nas / prometheus-agent / vci-virtual-kubelet / cr-credential-controller 組件

2. 在 VKE 集群中使用相適配的 VCI GPU 實例規(guī)格，具體軟硬件支持情況可以查看硬件要求

3. 創(chuàng)建 NAS 實例，作為存儲類，用于模型文件的存儲

4. 創(chuàng)建 CR（鏡像倉庫） 實例，用于托管 NIM 鏡像

5. 開通 VMP（托管 Prometheus）服務(wù)

6. 向 NVIDIA 官方獲取 NIM 相關(guān)鏡像的拉取權(quán)限（下述以 llama3-8b-instruct:1.0.0 為例），并生成 API Key

部署

1.?在國內(nèi)運(yùn)行 NIM 官方鏡像時，為了避免網(wǎng)絡(luò)訪問影響鏡像拉取速度，可以提前拉取相應(yīng) NIM 鏡像并上傳到火山引擎鏡像倉庫 CR，操作步驟如下：

2. Download the code locally, go to the Helm Chart directory of the code, and push Helm Chart to Container Registry (Helm version > 3.7):

下載代碼到本地，進(jìn)入到代碼的 helm chart 目錄中，把 helm chart 推送到鏡像倉庫（helm 版本大于 3.7）：

3.?在 vke 的應(yīng)用中心的 helm 應(yīng)用中選擇創(chuàng)建 helm 應(yīng)用，并選擇對應(yīng) chart，集群信息，并點(diǎn)擊 values.yaml 的編輯按鈕進(jìn)入編輯頁

4.?覆蓋 values 內(nèi)容為如下值來根據(jù)火山引擎環(huán)境調(diào)整參數(shù)配置，提升部署性能，點(diǎn)擊確定完成參數(shù)改動，再繼續(xù)在部署頁點(diǎn)擊確定完成部署

5.?若 Pod 日志出現(xiàn)如下內(nèi)容或者 Pod 狀態(tài)變成 Ready，說明服務(wù)已經(jīng)準(zhǔn)備好：

6.?在 VKE 控制臺獲取 LB Service 地址（Service 名稱為-nim-llm）

7.?訪問 NIM 服務(wù)

The output is as follows:

會有如下輸出：

監(jiān)控

NVIDIA NIM 在 Grafana Dashboard 上提供了豐富的觀測指標(biāo)，詳情可參考 Observability

在 VKE 中，可通過如下方法搭建 NIM 監(jiān)控：

1. 參考文檔搭建 Grafana：https://www.volcengine.com/docs/6731/126068

2.?進(jìn)入 Grafana 中，在 dashboard 菜單中選擇 import：

3.?觀測面板效果如下：

結(jié)語

相比構(gòu)建大模型鏡像，基于 VKE 使用 NVIDIA NIM 部署和訪問模型有如下優(yōu)點(diǎn)：

● 易用性：NIM 提供了預(yù)先構(gòu)建好的模型容器鏡像，用戶無需從頭開始構(gòu)建和配置環(huán)境，配合 VKE 與 CR 的應(yīng)用部署能力，極大簡化了部署過程

● 性能優(yōu)化：NIM 的容器鏡像是經(jīng)過優(yōu)化的，可以在 NVIDIA GPU 上高效運(yùn)行，充分利用 VCI 的硬件性能

● 模型選擇：NIM 官方提供了多種大語言模型，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的模型，部署在 VKE 中僅需對values.yaml 配置做修改即可

● 自動更新：通過 NGC，NIM 可以自動下載和更新模型，用戶無需手動管理模型版本

● 可觀測性：NIM 內(nèi)置了豐富的觀測指標(biāo)，配合 VKE 與 VMP 觀測能力開箱即用

目前火山引擎容器服務(wù) VKE 已開放個人用戶使用，為個人和企業(yè)用戶提供高性能、高可靠、極致彈性的企業(yè)級容器管理能力，結(jié)合 NIM 強(qiáng)大易用的模型部署服務(wù)，進(jìn)一步幫助開發(fā)者快速部署 AI 模型，并提供高性能、開箱即用的模型 API 服務(wù)。

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