KI-Modelle deployen mit vLLM und Runpod

Einführung in LLM-Deployment

• Herausforderungen beim Deployment großer Sprachmodelle
• Unterschiede zwischen Training, Finetuning und Inference
• Überblick über Deployment-Optionen: Cloud vs. On-Premise vs. Hybrid
• Kosten-Nutzen-Analyse verschiedener Deployment-Strategien

vLLM Deep Dive

• Was ist vLLM und warum ist es performanter als Standard-Lösungen?
• PagedAttention und kontinuierliches Batching verstehen
• Unterstützte Modellarchitekturen und Quantisierungsformate
• Installation und Konfiguration von vLLM
• Vergleich: vLLM vs. TensorRT-LLM vs. SGLang vs. Ollama

Runpod-Plattform Einführung

• Überblick über die Runpod-Plattform und Preismodelle
• GPU-Typen und deren Eignung für verschiedene Modellgrößen
• Runpod Pods vs. Serverless: Vor- und Nachteile
• Account-Setup, Billing und Ressourcen-Management
• Sicherheitsaspekte und Best Practices
• Alternative Plattformen: Lambda Labs, Vast.ai, etc.

Praxis: Erstes Deployment

• Hands-on: vLLM-Server auf Runpod starten
• Modell-Download und -Konfiguration (z.B. Llama, Mistral, Phi)
• OpenAI-kompatible API einrichten und testen
• Erste API-Requests mit Python durchführen
• Workshop: Deployment eines Chat-Modells

Performance-Optimierung

• GPU-Memory-Management und Batch-Size-Tuning
• Quantisierung: GPTQ, AWQ, GGUF im Vergleich
• Tensor Parallelism für große Modelle
• Konfiguration von vLLM-Parametern für maximale Throughput
• Benchmarking und Performance-Monitoring

Skalierung und Load Balancing

• Horizontal Scaling: Multiple Instances verwalten
• Load Balancing-Strategien für LLM-Endpoints
• Auto-Scaling mit Runpod Serverless
• Fallback-Strategien und High Availability
• Cost-Optimization: Spot-Instances und Reserved GPUs

API-Integration und Deployment-Patterns

• OpenAI-kompatible Endpoints nutzen und erweitern
• Streaming-Responses implementieren
• Authentifizierung und Rate Limiting
• Integration in bestehende Anwendungen
• Multi-Model-Serving-Architekturen

Monitoring, Logging und Troubleshooting

• Logging-Strategien für Production-Deployments
• Metriken erfassen: Latency, Throughput, Token-Usage
• Debugging häufiger Probleme (OOM, CUDA Errors, etc.)
• Health Checks und Alerting einrichten
• Kostenüberwachung und -optimierung

Praxis: Produktions-Deployment

• Workshop: End-to-End-Deployment einer LLM-Anwendung
• Implementierung einer vollständigen Inference-Pipeline
• Load-Testing und Performance-Analyse
• Deployment-Automation mit Scripts
• Best Practices und Lessons Learned

Erforderlich:

• Grundkenntnisse in Python-Programmierung
• Vertrautheit mit REST APIs und HTTP-Requests
• Basiswissen über Cloud-Computing-Konzepte
• Erfahrung mit der Kommandozeile (Terminal/CLI)

Von Vorteil:

• Grundverständnis von Machine Learning und Large Language Models
• Erfahrung mit Docker und Containerisierung
• Kenntnisse in Linux/Ubuntu-Systemadministration
• Verständnis von GPU-Computing und CUDA

• AI/ML Engineers und DevOps-Professionals, die KI-Modelle in Produktion bringen möchten
• Software-Entwickler, die LLM-basierte Anwendungen mit performanten Backend-Lösungen ausstatten wollen
• Data Scientists, die ihre Modelle professionell deployen und skalieren möchten
• IT-Verantwortliche und Architekten, die kosteneffiziente Cloud-Infrastrukturen für KI-Workloads planen
• Unternehmen, die eigene LLM-Infrastrukturen aufbauen und unabhängig von kommerziellen API-Anbietern werden möchten