はじめに
近年、言語モデル（LLM）の応用が急速に拡大していますが、エッジとクラウドの統合的なワークロード管理が課題となっています。特に、リアルタイム処理やプライバシー保護、モデルの最適化など、複數の要件が求められる狀況が増加しています。本記事では、KubeEを活用したクラウドネイティブLLMワークロードのエッジとクラウド間での無縁な統合管理ソリューションを解説します。
技術の概要
クラウドネイティブLLMワークロード管理の課題
- リアルタイム処理の必要性：エッジ端末での即時決斷が求められ、データのクラウドへの送信を避ける必要があります。
- プライバシーとコンプライアンス：データ漏洩を防ぐため、モデルのローカル実行が重要です。
- モデルの最適化：モデルサイズと精度のバランスを取る必要があり、特定分野の調整や再訓練が求められます。
- リソース制約：エッジデバイスの計算能力やメモリ、電力制限に対応する軽量アプリケーションの必要性。
- エコシステムの分離：ハードウェア、OS、フレームワークの標準化不足が課題です。
KubeEとWasMagicの統合アプローチ
KubeEはクラウドとエッジの統合管理を可能にするフレームワークで、WasMagicという軽量ランタイムを組み合わせることで、LLMワークロードの柔軟な実行環境を提供します。
ソリューションの詳細
WasMagicランタイム
- 軽量性と移植性：Linuxコンテナの代替として、CPU/GPU/TPU/MPUなど多様なハードウェアで動作します。1回のコンパイルで複數ハードウェアで実行可能。
- モデルサポート：Whisper、Civil Diffusion、畫像生成モデル、視覚モデルなど幅広いモデルをサポート。全體サイズは30GB未満で、Dockerイメージの4GBに比べて大幅に軽量化。
- セキュリティとパフォーマンス：アプリケーションのセキュリティサンドボックスを提供し、ハードウェアアクセラレーション（GPU/TPU）を自動的に活用。
KubeEアーキテクチャ
- 構成要素：クラウド、エッジ、デバイスの3層構造。クラウドはKubernetes Masterを採用し、エッジは軽量なCublet（HCore）を統合。デバイス管理はMapper組件を通じてKubeEクラスタに接続。
- 主要コンポーネント：
- CodeCall：ネットワーク不安定な環境でのクラウドとエッジ間の通信を処理。
- HCore：エッジデバイスでの軽量実行を支援。
- Sedna：エッジとクラウドの協調推論（共同推論、フェデレーテッドラーニング）を実現。
- Global Manager：タスクの調整、モデルとデータセットの管理。
- Local Controller：エッジノードの橋接機能。
- Worker：TensorFlow/PyTorchなどのフレームワークを統合したAIタスク実行。
協調推論のワークフロー
- エッジとクラウドの協調推論：開発者は深層モデルと淺層モデルを訓練し、Sednaを通じてエッジとクラウドにデプロイ。エッジノードで淺層モデルを実行し、信頼度が不足した場合、クラウドにデータを転送。
- 共同推論サービス定義：クラウドWorker（大規模モデル）とエッジWorker（小規模モデル）のAPI形式を定義し、クロスプラットフォームでの実行とモデル協調を可能に。
実體デモ
デモ1：LLMワークロードのデプロイ
- WasMagicランタイムを使用してエッジノードでQ105Billionモデルを実行。
- コマンドラインでモデルを起動し、埋め込みモデルとLlama APIサーバーをサポート。
- ブラウザからモデルの出力結果を確認し、軽量モデルのエッジ実行効率を示す。
デモ2：エッジとクラウドの共同推論
- KubeEでHelmet Detectionモデルをデプロイ。エッジノードで淺層モデルを実行し、信頼度不足時はクラウドノードにリクエストを転送。
- エッジノード（左）とクラウドノード（右）の結果を比較し、クラウドノードの信頼度が高いことを確認。
技術統合
- クラウドからエッジへのデプロイ：KubeEを用いてLLMワークロードをクラウドからエッジノードにデプロイ。
- エッジランタイム：WasMagicランタイムを使用してエッジノードでモデルを実行。
- 協調運用：Sednaを通じてクラウドとエッジ間のモデル協調を実現し、推論効率とリソース最適化を達成。
技術の利點と課題
利點
- 柔軟なワークロード管理：クラウドとエッジのリソースを動的に調整可能。
- 低遅延と高精度の実現：エッジでの即時処理とクラウドでの高精度推論の組み合わせ。
- セキュリティ強化：ローカル実行によるデータ漏洩防止。
課題
- ハードウェアの多様性への対応：多様なエッジデバイスへの適応が課題。
- ネットワークの不安定性：クラウドとエッジ間の通信の信頼性確保。
結論
KubeEとWasMagicの統合により、クラウドネイティブLLMワークロードのエッジとクラウド間での無縁な管理が可能になります。リアルタイム処理、プライバシー保護、モデル最適化など、多様な要件に対応する柔軟なアーキテクチャを実現しています。今後は、さらにエコシステムの標準化とネットワークの信頼性向上が重要です。