在 Kubernetes 上部署 llama3

Ollama 与 OpenWebUI 介绍

Ollama 是一个运行大模型的工具，可以看成是大模型领域的 Docker，可以下载所需的大模型并暴露 API。

OpenWebUI 是一个大模型的 Web UI 交互工具，支持 Ollama，即调用 Ollama 暴露的 API 实现与大模型交互：

部署方案选型

OpenWebUI 的仓库中自带 Ollawma + OpenWebUI 的部署方式，主要是 kustomize 和 helm 这两种方式，参考 open-webui 仓库的 kubernetes 目录。

但我更推荐直接写 YAML 进行部署，原因如下：

1. Ollama + OpenWebUI 所需 YAML 相对较少，直接根据需要写 YAML 更直接和灵活。
2. 不需要研究 OpenWebUI 提供的 kustomize 和 helm 方式的用法。

选择模型

Llama3 目前主要有 8b 和 70b 两个模型，分别对应 80 亿和 700 亿规模的参数模型，CPU 和 GPU 都支持，8b 是小模型，对配置要求不高，一般处于成本考虑，可以直接使用 CPU 运行，而 70b 则是大模型， CPU 肯定吃不消，GPU 的配置低也几乎跑不起来，主要是显存要大才行，经实测，24G 显存跑起来会非常非常慢，32G 的也有点吃力，40G 的相对流畅（比如 Nvdia A100）。

准备 Namespace

准备一个 namespace，用于部署运行 llama3 所需的服务，这里使用 llama namespace：

kubectl create ns llama

部署 Ollama

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: ollama
  namespace: llama
spec:
  serviceName: "ollama"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ollama
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ollama
    spec:
      containers:
        - name: ollama
          image: ollama/ollama:latest
          ports:
            - containerPort: 11434
          resources:
            requests:
              cpu: "2000m"
              memory: "2Gi"
              nvidia.com/gpu: "0" # 如果要用 Nvidia GPU，这里声明下 GPU 卡
            limits:
              cpu: "4000m"
              memory: "4Gi"
          volumeMounts:
            - name: ollama-volume
              mountPath: /root/.ollama
          tty: true
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: ollama-volume
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        resources:
          requests:
            storage: 200Gi # 注意要确保磁盘容量能够容纳得下模型的体积
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ollama
  namespace: llama
  labels:
    app: ollama
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 11434
      protocol: TCP
      targetPort: 11434
  selector:
    app: ollama

部署 OpenWebUI

OpenWebUI 是大模型的 web 界面，支持 llama 系列的大模型，通过 API 与 ollama 通信，官方镜像地址是：ghcr.io/open-webui/open-webui，在国内拉取速度非常慢，如果你的环境有 DockerHub 加速，可以替换成 DockerHub 里长期自动同步的 mirror 镜像：docker.io/imroc/open-webui：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: webui-pvc
  namespace: llama
  labels:
    app: webui
spec:
  accessModes: ["ReadWriteOnce"]
  resources:
    requests:
      storage: 2Gi

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: webui
  namespace: llama
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: webui
  template:
    metadata:
      labels:
        app: webui
    spec:
      containers:
        - name: webui
          image: imroc/open-webui:main # docker hub 中的 mirror 镜像，长期自动同步，可放心使用
          env:
            - name: OLLAMA_BASE_URL
              value: http://ollama:11434 # ollama 的地址
          tty: true
          ports:
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: "500m"
              memory: "500Mi"
            limits:
              cpu: "1000m"
              memory: "1Gi"
          volumeMounts:
            - name: webui-volume
              mountPath: /app/backend/data
      volumes:
        - name: webui-volume
          persistentVolumeClaim:
            claimName: webui-pvc

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: webui
  namespace: llama
  labels:
    app: webui
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 8080
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
  selector:
    app: webui

打开 OpenWebUI

你有很多方式可以将 OpenWebUI 暴露给集群外访问，比如 LoadBalancer 类型 Service、Ingress 等，也可以直接用 kubectl port-forward 的方式将 webui 暴露到本地：

kubectl -n llama port-forward service/webui 8080:8080

浏览器打开：http://localhost:8080，首次打开需要创建账号，第一个创建的账号为管理员账号。

下载模型

方法一：通过 OpenWebUI 下载

进入 OpenWebUI 并登录后，在 设置-模型 里，输出需要下载的 llama3 模型并点击下载按钮（除了基础的模型，还有许多微调的模型，参考 llama3 可用模型列表）。

接下来就是等待下载完成：

注意：如果页面关闭，下载会中断，可重新打开页面并重新输入要下载的模型进行下载，会自动断点续传。

方法二：执行 ollama pull 下载

进入 ollama 的 pod：

kubectl -n llama exec -it ollama-0 bash

执行 ollama pull 下载需要的模型，这里以下载 70b 模型为例：

ollama pull llama3:70b

等待下载完成。

注意：如果 kubectl 的连接中断，下载也会中断，可重新执行命令断点续传。

你也可以使用 nohup ollama pull llama3:70b & 来下载，通过 tail -f nohup.out 查看下载进度，这样可以保证即使 kubectl 中断或退出也会继续下载。

方案三：使用 init container 自动下载模型

如果不想每次在新的地方部署需要手动下载模型，可以修改 Ollama 的部署 YAML，加个 initContainer 来实现自动下载模型(自动检测所需模型是否存在，不存在才自动下载):

initContainers:
  - name: pull
    image: ollama/ollama:latest
    tty: true
    stdin: true
    command:
      - bash
      - -c
      - |
        model="llama3:8b" # 替换需要使用的模型，模型库列表: https://ollama.com/library/llama3
        ollama serve &
        sleep 5 # 等待 ollama server 就绪，就绪后才能执行 ollama cli 工具的命令
        result=`ollama list | grep $model`
        if [ "$result" == "" ]; then
          echo "downloading model $model"
          ollama pull $model
        else
          echo "model $model already been downloaded"
        fi
    volumeMounts:
      - name: ollama-volume
        mountPath: /root/.ollama

开始对话

打开 OpenWebUI 页面，选择模型，然后就可以在对话框中开始对话了。

小技巧

GPU 调度策略

对于像 70b 这样的模型，需要较好的 GPU 才能跑起来，如果集群内有多种 GPU 节点，需要加下调度策略，避免分配到较差的 GPU。

比如要调度到显卡型号为 Nvdia Tesla V100  的节点，可以给节点打上 label：

kubectl label node gpu=v100

然后配置下调度策略：

      nodeSelector:
        gpu: v100

省钱小妙招

• 如果使用云厂商托管的 Kubernetes 集群，且不需要大模型高可用，可以购买竞价实例(Spot)，会便宜很多。
• 如果只在部分时间段使用，可以使用定时伸缩，在不需要的时间段将 Ollama 和 OpenWebUI 的副本数自动缩到 0 以停止计费，比如 使用 KEDA 的 Cron 触发器实现定时伸缩。

常见问题

节点无公网导致模型下载失败

ollama 所在机器需要能够访问公网，因为 ollama 下载模型需要使用公网，否则会下载失败，无法启动，可通过查看 init container 的日志确认：

$ kubectl logs -c pull ollama-0
time=2024-04-26T07:29:45.487Z level=INFO source=images.go:817 msg="total blobs: 5"
time=2024-04-26T07:29:45.487Z level=INFO source=images.go:824 msg="total unused blobs removed: 0"
time=2024-04-26T07:29:45.487Z level=INFO source=routes.go:1143 msg="Listening on [::]:11434 (version 0.1.32)"
time=2024-04-26T07:29:45.488Z level=INFO source=payload.go:28 msg="extracting embedded files" dir=/tmp/ollama188207103/runners
time=2024-04-26T07:29:48.896Z level=INFO source=payload.go:41 msg="Dynamic LLM libraries [cuda_v11 rocm_v60002 cpu cpu_avx cpu_avx2]"
time=2024-04-26T07:29:48.896Z level=INFO source=gpu.go:121 msg="Detecting GPU type"
time=2024-04-26T07:29:48.896Z level=INFO source=gpu.go:268 msg="Searching for GPU management library libcudart.so*"
time=2024-04-26T07:29:48.897Z level=INFO source=gpu.go:314 msg="Discovered GPU libraries: [/tmp/ollama188207103/runners/cuda_v11/libcudart.so.11.0]"
time=2024-04-26T07:29:48.910Z level=INFO source=gpu.go:126 msg="Nvidia GPU detected via cudart"
time=2024-04-26T07:29:48.911Z level=INFO source=cpu_common.go:11 msg="CPU has AVX2"
time=2024-04-26T07:29:49.089Z level=INFO source=gpu.go:202 msg="[cudart] CUDART CUDA Compute Capability detected: 6.1"
[GIN] 2024/04/26 - 07:29:50 | 200 |      45.692µs |       127.0.0.1 | HEAD     "/"
[GIN] 2024/04/26 - 07:29:50 | 200 |     378.364µs |       127.0.0.1 | GET      "/api/tags"
downloading model llama3:70b
[GIN] 2024/04/26 - 07:29:50 | 200 |      15.058µs |       127.0.0.1 | HEAD     "/"
pulling manifest ⠏ time=2024-04-26T07:30:20.512Z level=INFO source=images.go:1147 msg="request failed: Get \"https://registry.ollama.ai/v2/library/llama3/manifests/70b\": dial tcp 172.67.182.229:443: i/o timeout"
[GIN] 2024/04/26 - 07:30:20 | 200 | 30.012673354s |       127.0.0.1 | POST     "/api/pull"
pulling manifest
Error: pull model manifest: Get "https://registry.ollama.ai/v2/library/llama3/manifests/70b": dial tcp 172.67.182.229:443: i/o timeout

大模型的生成速度非常慢

70b 是 700 亿参数的大模型，使用 CPU 运行不太现实，使用 GPU 也得显存足够大，实测用 24G 显存的显卡运行速度也非常非常慢，如果没有更好的 GPU，如何提升生成速度呢？

可以使用多张 GPU 卡并行，修改 ollama 的 YAML，在 requests 中声明 GPU 的地方，多声明一些 GPU 算卡：

resources:
  requests:
    nvidia.com/gpu: "4"

这样，在模型跑起来的时候，几张 GPU 算卡可以均摊显存，而不至于跑满：