Kubernetes上での大規模データ処理とFoundation Model開発の最適化

引言

生成AIモデルの開発において、データ前処理はモデル性能に直結する重要なステップです。特に大規模なデータセットを扱う場合、Kubernetesを基盤としたクラウドネイティブアーキテクチャが求められます。本記事では、CubeRayとCubeflowを活用したデータ処理ワークフロー、Kubernetes環境でのスケーラビリティ戦略、およびFoundation Model開発における実踐的なアプローチを解説します。

主要內容

データ前処理ワークフローの設計

生成AIモデルのデータ前処理には以下のステップが含まれます：

• データ取得：Parquet形式とエラーテーブルを用いた高効率なデータアクセス
• 重複除去：精度重複と組み合わせ重複の検出と除去
• 言語分離：入力データの言語に基づく分離とフィルタリング
• ラベリング変換：PII（個人情報）や仇恨言論、低品質ドキュメントの検出
• フィルタリングと分詞：最終的な処理結果の出力

これらのステップは並列処理により効率化可能で、言語ごとに獨立した並列処理が可能となります。

クラウドスケーラビリティとツール選定

大規模なデータ処理にはCubeRayが選ばれています。CubeRayはKubernetesと統合され、Rayクラスタ管理を簡潔なYAML構成で実現します。SparkやDaskと比較して、APIサーバーによるYAML変換が簡素化されたため採用されました。

CubeRayのアーキテクチャは以下の特徴を持ちます：

• Rayクラスタ、タスク、サービス（Ray Serve）の統合
• APIサーバーを通じたAPIリクエストのYAMLオブジェクトへの変換
• ドライバー-ワーカー模式によるデータ処理（パーティション不要、動的ファイル割當）

実際のスケーラビリティ例として、85億件のドキュメントを処理し、23TBの圧縮ストレージで33-40%のデータ量削減を達成しました。クラスタ構成は7500CPUコア/56TB RAMで40時間の実行時間でした。

ワークフロー編成とOrchestration

Cubeflow Pipelinesは以下の3つのコンポーネントタイプをサポートします：

1. Pythonデコレータコンポーネント（迅速な開発を可能に）
2. カスタムコンテナ化コンポーネント（Javaなど他の言語のサポート）
3. 拖拽インターフェース（Elra）による複雑なDAG構築

KFP v1とv2の違いは以下の通りです：

• v1：各ステップが獨立してN+1回実行される
• v2：ネストされたパイプラインをサポートし、単回実行で全ステップを含む

実裝細部では、KFP SDKを用いたデフォルトパイプラインが採用され、並列処理時のクラスタデプロイと破棄（Exit Handlerメカニズム）が考慮されています。

Data Preparation Kit (DPK)の活用

DPKは以下の機能と利點を持ちます：

• S3アクセス、メタデータ生成、パラメータ共有の統一フレームワーク
• Ray/Sparkの知識不要でモデル開発者にデータ処理を簡素化
• Python、Spark、Rayを含む多様な実行環境のサポート
• KFPとの自動化フロー統合によるデータ準備とモデルチューニング

実際の応用例として、IBM Granite LLM開発においてDPKが利用されており、Linux Foundation Data & AIコミュニティに參加しています。

技術的課題と解決策

クラウド開発とローカルテストの統合にはCubeRayが活用され、ローカル開発とクラウドスケーラビリティの両立が可能となりました。CubeflowとKFPの統合では、実行コンポーネントとクラスタ管理が実現され、Spark Operatorの検討も進められています。

今後の方向性として、Jupyter Notebookとの統合による軽量デプロイや、リソース利用率の最適化が検討されています。

總結

本記事では、Kubernetes環境における大規模データ処理の実現方法と、Foundation Model開発における実踐的なアプローチを解説しました。CubeRayとCubeflowの統合により、高スケーラビリティなデータ前処理ワークフローが構築可能であり、DPKの導入によりモデル開発の負擔が軽減されます。今後の課題として、より軽量なデプロイ方法の検討やリソース効率の向上が求められます。