ACK での DeepSeek フルバージョンのマルチノードデプロイに関するベストプラクティス - Container Service for Kubernetes

本トピックでは、Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) で DeepSeek フルバージョンモデルをマルチノードにデプロイし、最適なパフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性を実現するためのベストプラクティスを説明します。

背景情報

DeepSeek の概要

DeepSeek は、DeepSeek 社が開発した大規模言語モデル (LLM) シリーズです。DeepSeek フルバージョンモデルは、ハイブリッド思考モードと思考専用モードの両方をサポートし、複雑なタスクに対する高度な推論機能を提供します。これらのモデルは、深い分析的思考と問題解決を必要とするシナリオに特に適しています。

サポートされている DeepSeek モデルは次のとおりです：

ハイブリッド思考モデル (デフォルトで無効)：deepseek-v3.2、deepseek-v3.2-exp、deepseek-v3.1
思考専用モデル：deepseek-r1、deepseek-r1-0528、deepseek-r1 蒸留モデル

注：DeepSeek モデルは現在、北京リージョンでのみ利用可能です。

ACK 分散デプロイの利点

ACK で DeepSeek モデルをマルチノードにデプロイすると、次のような利点があります：

スケーラビリティ：ワークロードの需要に応じたコンピューティングリソースの動的なスケーリング
高可用性：複数のノードへのワークロード分散による単一障害点の排除
リソースの最適化：クラスター全体での GPU リソースの効率的な利用
パフォーマンス：インテリジェントなロードバランシングと近接スケジューリングによるレイテンシの削減

前提条件

GPU ノードを持つACK マネージドクラスター (Pro 版) を作成してください。クラスターの Kubernetes バージョンは 1.22 以降である必要があります。
クラスターに、互換性のある NVIDIA GPU (推奨：A10、V100、または A100) を搭載したノードが含まれていることを確認してください。最適なパフォーマンスを得るには、NVIDIA ドライバーバージョン 525 を使用してください。
Deployment、Service、永続ボリュームなど、Kubernetes リソースを作成および管理するための十分な権限があることを確認してください。
モデルのストレージとキャッシングのために Object Storage Service (OSS) を構成してください。モデルの重みと構成ファイルを格納するバケットを作成してください。
ノード間通信と推論サービスへの外部アクセスを許可するように、適切な NetworkPolicy とセキュリティグループを設定してください。

アーキテクチャ設計の原則

マルチノードデプロイ戦略

DeepSeek モデルをマルチノードにデプロイする場合、次のアーキテクチャアプローチを検討してください：

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) アプローチ

DeepSeek 推論サービスの複数のレプリカを異なるノードにデプロイし、Kubernetes に CPU、メモリ、またはカスタムメトリクスに基づいて自動的にスケーリングさせます。

ノードアフィニティとアンチアフィニティ

ノードアフィニティルールを使用して、DeepSeek Pod が異なるノードとアベイラビリティゾーンに最適に分散されるようにします。

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: NotIn
          values:
          - node-1
          - node-2
  podAntiAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 100
      podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            app: deepseek-inference
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

リソース管理

DeepSeek Pod に適切なリソースリクエストとリミットを構成します。

resources:
  requests:
    cpu: "4"
    memory: "16 Gi"
    nvidia.com/gpu: "1"
  limits:
    cpu: "8"
    memory: "32 Gi"
    nvidia.com/gpu: "1"

デプロイ手順

ステップ 1：DeepSeek モデルの準備

DeepSeek モデルファイルを OSS バケットにダウンロードします。

#!/bin/bash
# ModelScopeからDeepSeekモデルをダウンロードします
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.git /tmp/deepseek-v3.2
# OSSにアップロードします
ossutil cp -r /tmp/deepseek-v3.2 oss://your-bucket/models/deepseek-v3.2/

TensorRT-LLM を使用してモデルを推論用に最適化します (オプションですが、パフォーマンス向上のため推奨)。

cd /workspace/tensorrt_llm/examples/deepseek
python convert_checkpoint.py \
  --model_dir /models/deepseek-v3.2 \
  --output_dir /models/deepseek-v3.2-trtllm \
  --dtype float16

ステップ 2：ストレージとキャッシングの構成

効率的なモデルロードのために Fluid Dataset を作成します。

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: deepseek-models
spec:
  mounts:
  - mountPoint: oss://your-bucket/models/
    name: models
    path: /
    options:
      fs.oss.endpoint: oss-cn-beijing.aliyuncs.com
    encryptOptions:
      - name: fs.oss.accessKeyId
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: oss-secret
            key: accessKeyId
      - name: fs.oss.accessKeySecret
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: oss-secret
            key: accessKeySecret

キャッシング用に JindoRuntime を構成します。

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:
  name: deepseek-models
spec:
  replicas: 3
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: MEM
        volumeType: emptyDir
        path: /dev/shm
        quota: 50 Gi
        high: "0.95"
        low: "0.7"

ステップ 3：推論サービスのデプロイ

複数のレプリカを持つ Kubernetes Deployment を作成します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deepseek-inference
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: deepseek-inference
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deepseek-inference
    spec:
      containers:
      - name: deepseek-server
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/your-registry/deepseek-inference:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: MODEL_PATH
          value: "/models/deepseek-v3.2"
        - name: ENABLE_THINKING
          value: "true"
        resources:
          requests:
            cpu: "4"
            memory: "16 Gi"
            nvidia.com/gpu: "1"
          limits:
            cpu: "8"
            memory: "32 Gi"
            nvidia.com/gpu: "1"
        volumeMounts:
        - name: model-storage
          mountPath: /models
      volumes:
      - name: model-storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: deepseek-models
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchLabels:
                  app: deepseek-inference
              topologyKey: kubernetes.io/hostname

ロードバランサー Service を作成します。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deepseek-inference-service
spec:
  selector:
    app: deepseek-inference
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

ステップ 4：オートスケーリングの構成

Horizontal Pod Autoscaler を構成します。

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: deepseek-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: deepseek-inference
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

GPU 使用率のカスタムメトリクスを設定します (オプション)。

# GPU使用率のカスタムメトリクス
- type: Pods
  pods:
    metric:
      name: gpu_utilization
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: "75"

モニタリングと最適化

モニタリングのセットアップ

DeepSeek デプロイメントの包括的なモニタリングを実装します。

CPU、メモリ、GPU 使用率に関する Prometheus メトリクス
リアルタイム可視化のための Grafana ダッシュボード
Fluentd または Logstash による集中ログ管理
リクエストフロー分析のための Jaeger による分散トレーシング

パフォーマンス最適化テクニック

パフォーマンスを向上させるために、次の最適化戦略を適用してください：

リクエストバッチ処理

スループットを向上させるためにバッチ処理を構成してください。

env:
- name: MAX_BATCH_SIZE
  value: "8"
- name: BATCH_TIMEOUT_MS
  value: "100"

モデルキャッシング戦略

マルチティアキャッシングを使用して、モデルのロード時間を短縮します。

頻繁にアクセスされるモデル部分に対する RAM ベースのキャッシング
より大きなモデルコンポーネントに対する NVMe SSD キャッシング
ノード間共有のための Redis または Memcached

コネクションプーリング

オーバーヘッドを削減するためにコネクションプーリングを実装してください。

env:
- name: CONNECTION_POOL_SIZE
  value: "50"
- name: KEEP_ALIVE_TIMEOUT
  value: "300"

ベストプラクティス

リソースプランニング

GPU の割り当て：リソースの競合を回避するために、DeepSeek インスタンスごとに専用 GPU を割り当ててください。
メモリサイジング：最適なパフォーマンスを得るために、RAM にモデルサイズの少なくとも 2 倍を確保してください。
CPU コア：前処理タスクのために GPU インスタンスごとに 4〜8 個の CPU コアを割り当ててください。

スケーリング戦略

段階的スケーリング：ピーク推定値ではなく、実際の負荷パターンに基づいて段階的にスケーリングしてください。
ゾーン分散：フォールトトレランスのために、複数のアベイラビリティゾーンにレプリカを分散させてください。
ウォームアップ期間：スケーリングイベント中に段階的なトラフィック増加を実装してください。

コスト最適化

スポットインスタンス：重要度の低い推論ワークロードにはスポットインスタンスを使用してください。
オートスケーリング境界：パフォーマンスとコストのバランスを取るために、適切な最小/最大制限を設定してください。
アイドルシャットダウン：使用率の低い期間に自動シャットダウンを実装してください。

セキュリティに関する考慮事項

NetworkPolicy：Kubernetes NetworkPolicy を使用して Pod 間通信を制限してください。
TLS 暗号化：すべての外部通信に対して TLS を有効にしてください。
RBAC：クラスターリソースに対してロールベースのアクセス制御を実装してください。
Secret の管理：認証情報の管理には Secret または外部ボールトを使用してください。

トラブルシューティング

一般的な問題と解決策

GPU メモリ不足エラー

症状：推論中に CUDA out of memory エラーが発生する

解決策：

バッチサイズを削減する
GPU メモリ割り当てを増やす
モデル量子化を有効にする
複数の GPU でモデル並列化を使用する

推論パフォーマンスの低下

症状：高いレイテンシと遅い応答時間

解決策：

GPU 使用率メトリクスを確認する
TensorRT-LLM でモデルを最適化する
リクエストバッチ処理を実装する
ノード間のネットワーク接続を確認する

オートスケーリングの問題

症状：Pod の起動またはスケーリングが正常に行われない

解決策：

リソースクォータとリミットを確認する
ノードリソースの可用性を確認する
アフィニティルールとアンチアフィニティルールを確認する
Cluster Autoscaler のログを監視する

診断コマンド

トラブルシューティングに役立つコマンド：

# Pod のステータスとリソース使用状況を確認します
kubectl top pods -l app=deepseek-inference

# Pod の詳細情報を表示します
kubectl describe pod -l app=deepseek-inference

# GPU 使用率を確認します
kubectl exec -it <pod-name> -- nvidia-smi

# ログを監視します
kubectl logs -f -l app=deepseek-inference --tail=100

# HPA ステータスを確認します
kubectl get hpa deepseek-hpa

# Service の Endpoints を確認します
kubectl get endpoints deepseek-inference-service

背景情報

DeepSeek の概要

ACK 分散デプロイの利点

前提条件

アーキテクチャ設計の原則

マルチノードデプロイ戦略

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) アプローチ

ノードアフィニティとアンチアフィニティ

リソース管理

デプロイ手順

ステップ 1：DeepSeek モデルの準備

ステップ 2：ストレージとキャッシングの構成

ステップ 3：推論サービスのデプロイ

ステップ 4：オートスケーリングの構成

モニタリングと最適化

モニタリングのセットアップ

パフォーマンス最適化テクニック

リクエストバッチ処理

モデルキャッシング戦略

コネクションプーリング

ベストプラクティス

リソースプランニング

スケーリング戦略

コスト最適化

セキュリティに関する考慮事項

トラブルシューティング

一般的な問題と解決策

GPU メモリ不足エラー

推論パフォーマンスの低下

オートスケーリングの問題

診断コマンド

関連トピック