È possibile distribuire una macchina virtuale di deep learning con un carico di lavoro NVIDIA RAG utilizzando un database PostgreSQL pgvector gestito da VMware Data Services Manager.
Prerequisiti
- Verificare che VMware Private AI Foundation with NVIDIA sia disponibile per il dominio del carico di lavoro VI. Vedere Distribuzione di VMware Private AI Foundation with NVIDIA.
- Creazione di una libreria di contenuti con immagini di macchine virtuali di deep learning per VMware Private AI Foundation with NVIDIA
- Distribuzione di un database vettore in VMware Private AI Foundation with NVIDIA.
Procedura
- Se si distribuisce la macchina virtuale di deep learning direttamente nel cluster vSphere o utilizzando il comando kubectl, creare uno script cloud-init e distribuire la macchina virtuale di deep learning.
- Creare uno script cloud-init per NVIDIA RAG e il database PostgreSQL pgvector creato.
È possibile modificare la versione iniziale dello script cloud-init per NVIDIA RAG. Ad esempio, per NVIDIA RAG 24.03 e un database PostgreSQL pgvector con dettagli di connessione
postgres://pgvector_db_admin:encoded_pgvector_db_admin_password@pgvector_db_ip_address:5432/pgvector_db_name.#cloud-config write_files: - path: /opt/dlvm/dl_app.sh permissions: '0755' content: | #!/bin/bash error_exit() { echo "Error: $1" >&2 exit 1 } cat <<EOF > /opt/dlvm/config.json { "_comment": "This provides default support for RAG: TensorRT inference, llama2-13b model, and H100x2 GPU", "rag": { "org_name": "cocfwga8jq2c", "org_team_name": "no-team", "rag_repo_name": "nvidia/paif", "llm_repo_name": "nvidia/nim", "embed_repo_name": "nvidia/nemo-retriever", "rag_name": "rag-docker-compose", "rag_version": "24.03", "embed_name": "nv-embed-qa", "embed_type": "NV-Embed-QA", "embed_version": "4", "inference_type": "trt", "llm_name": "llama2-13b-chat", "llm_version": "h100x2_fp16_24.02", "num_gpu": "2", "hf_token": "huggingface token to pull llm model, update when using vllm inference", "hf_repo": "huggingface llm model repository, update when using vllm inference" } } EOF CONFIG_JSON=$(cat "/opt/dlvm/config.json") INFERENCE_TYPE=$(echo "${CONFIG_JSON}" | jq -r '.rag.inference_type') if [ "${INFERENCE_TYPE}" = "trt" ]; then required_vars=("ORG_NAME" "ORG_TEAM_NAME" "RAG_REPO_NAME" "LLM_REPO_NAME" "EMBED_REPO_NAME" "RAG_NAME" "RAG_VERSION" "EMBED_NAME" "EMBED_TYPE" "EMBED_VERSION" "LLM_NAME" "LLM_VERSION" "NUM_GPU") elif [ "${INFERENCE_TYPE}" = "vllm" ]; then required_vars=("ORG_NAME" "ORG_TEAM_NAME" "RAG_REPO_NAME" "LLM_REPO_NAME" "EMBED_REPO_NAME" "RAG_NAME" "RAG_VERSION" "EMBED_NAME" "EMBED_TYPE" "EMBED_VERSION" "LLM_NAME" "NUM_GPU" "HF_TOKEN" "HF_REPO") else error_exit "Inference type '${INFERENCE_TYPE}' is not recognized. No action will be taken." fi for index in "${!required_vars[@]}"; do key="${required_vars[$index]}" jq_query=".rag.${key,,} | select (.!=null)" value=$(echo "${CONFIG_JSON}" | jq -r "${jq_query}") if [[ -z "${value}" ]]; then error_exit "${key} is required but not set." else eval ${key}=\""${value}"\" fi done RAG_URI="${RAG_REPO_NAME}/${RAG_NAME}:${RAG_VERSION}" LLM_MODEL_URI="${LLM_REPO_NAME}/${LLM_NAME}:${LLM_VERSION}" EMBED_MODEL_URI="${EMBED_REPO_NAME}/${EMBED_NAME}:${EMBED_VERSION}" NGC_CLI_VERSION="3.41.2" NGC_CLI_URL="https://api.ngc.nvidia.com/v2/resources/nvidia/ngc-apps/ngc_cli/versions/${NGC_CLI_VERSION}/files/ngccli_linux.zip" mkdir -p /opt/data cd /opt/data if [ ! -f .file_downloaded ]; then # clean up rm -rf compose.env ${RAG_NAME}* ${LLM_NAME}* ngc* ${EMBED_NAME}* *.json .file_downloaded # install ngc-cli wget --content-disposition ${NGC_CLI_URL} -O ngccli_linux.zip && unzip ngccli_linux.zip export PATH=`pwd`/ngc-cli:${PATH} APIKEY="" REG_URI="nvcr.io" if [[ "$(grep registry-uri /opt/dlvm/ovf-env.xml | sed -n 's/.*oe:value="\([^"]*\).*/\1/p')" == *"${REG_URI}"* ]]; then APIKEY=$(grep registry-passwd /opt/dlvm/ovf-env.xml | sed -n 's/.*oe:value="\([^"]*\).*/\1/p') fi if [ -z "${APIKEY}" ]; then error_exit "No APIKEY found" fi # config ngc-cli mkdir -p ~/.ngc cat << EOF > ~/.ngc/config [CURRENT] apikey = ${APIKEY} format_type = ascii org = ${ORG_NAME} team = ${ORG_TEAM_NAME} ace = no-ace EOF # ngc docker login docker login nvcr.io -u \$oauthtoken -p ${APIKEY} # dockerhub login for general components, e.g. minio DOCKERHUB_URI=$(grep registry-2-uri /opt/dlvm/ovf-env.xml | sed -n 's/.*oe:value="\([^"]*\).*/\1/p') DOCKERHUB_USERNAME=$(grep registry-2-user /opt/dlvm/ovf-env.xml | sed -n 's/.*oe:value="\([^"]*\).*/\1/p') DOCKERHUB_PASSWORD=$(grep registry-2-passwd /opt/dlvm/ovf-env.xml | sed -n 's/.*oe:value="\([^"]*\).*/\1/p') if [[ -n "${DOCKERHUB_USERNAME}" && -n "${DOCKERHUB_PASSWORD}" ]]; then docker login -u ${DOCKERHUB_USERNAME} -p ${DOCKERHUB_PASSWORD} else echo "Warning: DockerHub not login" fi # get RAG files ngc registry resource download-version ${RAG_URI} # get llm model if [ "${INFERENCE_TYPE}" = "trt" ]; then ngc registry model download-version ${LLM_MODEL_URI} chmod -R o+rX ${LLM_NAME}_v${LLM_VERSION} LLM_MODEL_FOLDER="/opt/data/${LLM_NAME}_v${LLM_VERSION}" elif [ "${INFERENCE_TYPE}" = "vllm" ]; then pip install huggingface_hub huggingface-cli login --token ${HF_TOKEN} huggingface-cli download --resume-download ${HF_REPO}/${LLM_NAME} --local-dir ${LLM_NAME} --local-dir-use-symlinks False LLM_MODEL_FOLDER="/opt/data/${LLM_NAME}" cat << EOF > ${LLM_MODEL_FOLDER}/model_config.yaml engine: model: /model-store enforce_eager: false max_context_len_to_capture: 8192 max_num_seqs: 256 dtype: float16 tensor_parallel_size: ${NUM_GPU} gpu_memory_utilization: 0.8 EOF chmod -R o+rX ${LLM_MODEL_FOLDER} python3 -c "import yaml, json, sys; print(json.dumps(yaml.safe_load(sys.stdin.read())))" < "${RAG_NAME}_v${RAG_VERSION}/rag-app-text-chatbot.yaml"> rag-app-text-chatbot.json jq '.services."nemollm-inference".image = "nvcr.io/nvidia/nim/nim_llm:24.02-day0" | .services."nemollm-inference".command = "nim_vllm --model_name ${MODEL_NAME} --model_config /model-store/model_config.yaml" | .services."nemollm-inference".ports += ["8000:8000"] | .services."nemollm-inference".expose += ["8000"]' rag-app-text-chatbot.json > temp.json && mv temp.json rag-app-text-chatbot.json python3 -c "import yaml, json, sys; print(yaml.safe_dump(json.load(sys.stdin), default_flow_style=False, sort_keys=False))" < rag-app-text-chatbot.json > "${RAG_NAME}_v${RAG_VERSION}/rag-app-text-chatbot.yaml" fi # get embedding models ngc registry model download-version ${EMBED_MODEL_URI} chmod -R o+rX ${EMBED_NAME}_v${EMBED_VERSION} # config compose.env cat << EOF > compose.env export MODEL_DIRECTORY="${LLM_MODEL_FOLDER}" export MODEL_NAME=${LLM_NAME} export NUM_GPU=${NUM_GPU} export APP_CONFIG_FILE=/dev/null export EMBEDDING_MODEL_DIRECTORY="/opt/data/${EMBED_NAME}_v${EMBED_VERSION}" export EMBEDDING_MODEL_NAME=${EMBED_TYPE} export EMBEDDING_MODEL_CKPT_NAME="${EMBED_TYPE}-${EMBED_VERSION}.nemo" export POSTGRES_HOST_IP=pgvector_db_ip_address export POSTGRES_PORT_NUMBER=5432 export POSTGRES_DB=pgvector_db_name export POSTGRES_USER=pgvector_db_admin export POSTGRES_PASSWORD=encoded_pgvector_db_admin_password EOF touch .file_downloaded fi # start NGC RAG docker compose -f ${RAG_NAME}_v${RAG_VERSION}/docker-compose-vectordb.yaml up -d pgvector source compose.env; docker compose -f ${RAG_NAME}_v${RAG_VERSION}/rag-app-text-chatbot.yaml up -d - Codificare lo script cloud-init nel formato base64.
Utilizzare uno strumento per la codifica base 64, ad esempio https://decode64base.com/ per generare la versione codificata dello script cloud-init.
- Distribuire la macchina virtuale di deep learning passando il valore base64 dello script cloud-init al parametro di input
user-data.
- Creare uno script cloud-init per NVIDIA RAG e il database PostgreSQL pgvector creato.
- Se si distribuisce la macchina virtuale di deep learning utilizzando un elemento catalogo in VMware Aria Automation, fornire i dettagli del database PostgreSQL pgvector dopo aver distribuito la macchina virtuale.
- Distribuire la macchina virtuale di deep learning da Automation Service Broker.
Vedere Distribuzione di una macchina virtuale di deep learning tramite un catalogo self-service in VMware Private AI Foundation with NVIDIA.
Attendere il completamento della distribuzione.
- Passare a e individuare la distribuzione della macchina virtuale di deep learning.
- Nella sezione Macchina virtuale workstation salvare i dettagli per l'accesso SSH alla macchina virtuale.
- Accedere alla macchina virtuale di deep learning tramite SSH utilizzando le credenziali disponibili in Automation Service Broker.
- Aggiungere le variabili di pgvector seguenti nel file /opt/data/compose.env:
POSTGRES_HOST_IP=pgvector_db_ip_address POSTGRES_PORT_NUMBER=5432 POSTGRES_DB=pgvector_db_name POSTGRES_USER=pgvector_db_admin POSTGRES_PASSWORD=encoded_pgvector_db_admin_password
- Riavviare l'applicazione multi-container NVIDIA RAG eseguendo i comandi seguenti.
Ad esempio, per NVIDIA RAG 24.03:
cd /opt/data
docker compose -f rag-docker-compose_v24.03/rag-app-text-chatbot.yaml down
docker compose -f rag-docker-compose_v24.03/docker-compose-vectordb.yaml down
docker compose -f rag-docker-compose_v24.03/docker-compose-vectordb.yaml up -d
- Distribuire la macchina virtuale di deep learning da Automation Service Broker.
