trainer: 확장 가능한 LLM 학습 및 미세 조정을 위한 Kubernetes-native 분산 AI 플랫폼

해결하는 문제

Kubeflow Trainer는 대규모 분산 AI 학습 및 LLM 미세 조정의 복잡성을 처리하도록 설계되었습니다. Kubernetes 클러스터 전반에서 멀티 노드, 멀티 GPU 워크로드를 오케스트레이션하여 대규모 모델을 위한 높은 처리량의 통신과 효율적인 리소스 활용을 보장하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 분산 작업을 관리하기 위한 특화된 API(TrainJob 및 Runtimes)를 제공하는 Kubernetes-native 플랫폼으로 작동합니다. GPU 노드 간의 빠른 동기화를 가능하게 하기 위해 Kubernetes에 MPI(Message Passing Interface)를 도입합니다. 이 시스템은 토폴로지 인식 스케줄링을 위한 Kueue와 오케스트레이션을 위한 JobSet/LeaderWorkerSet을 포함한 Cloud Native AI 생태계와 통합됩니다. 또한, GPU 활용도를 극대화하기 위해 대규모 데이터를 GPU 노드로 직접 제로 카피(zero-copy) 전송 방식으로 스트리밍하는 분산 데이터 캐시를 포함합니다.

대상 사용자

이 도구는 Kubernetes에서 PyTorch, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, MLX, XGBoost와 같은 프레임워크를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 모델을 학습하거나 미세 조정해야 하는 AI 실무자 및 ML 엔지니어에게 적합합니다.

주요 특징

• 멀티 프레임워크 지원: PyTorch, JAX, XGBoost, DeepSpeed를 포함한 광범위한 AI 프레임워크를 지원합니다.
• HPC 통합: Kubernetes 상에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 MPI를 통합합니다.
• 효율적인 데이터 처리: GPU로의 제로 카피 데이터 스트리밍을 위한 분산 데이터 캐시 기능을 제공합니다.
• Cloud Native 생태계: 고급 스케줄링 및 오케스트레이션을 위해 Kueue, JobSet, LeaderWorkerSet과 원활하게 통합됩니다.