货拉拉海豚平台基于LWS实现的大模型分布式部署实践

海豚平台目前使用K8S的Deployment来部署模型服务，一个Pod部署一个完整的模型实例并运行在一台GPU物理机上。但在部署大模型时，由于物理节点算力资源有限，单台物理机无法独立完成大模型部署，需要引入大模型分布式框架，使用流水线并行（PP）和张量并行（TP）等策略，利用多个Pod将大模型分布式部署在多台物理节点上。然而，基于Deployment托管Pod的模式在实现此方案时存在以下问题：

1. 大模型分布式部署框架中，不同节点的启动命令不同，而Deployment托管的Pod启动命令相同，无法满足需求。

2. 大模型分布式部署框架要求主节点IP固定，以便其他节点连接并构建节点组。然而，Deployment部署的PodIP地址不固定，模型服务重启后，整个分布式框架无法正常运行。

3. 多个Pod构成的Pod组需要整体扩容、滚动更新和故障恢复能力，而Deployment不支持该能力。

对于以上问题，仅靠现有K8S的Deployment能力无法满足大模型分布式部署要求，我们必须寻求其他解决方案。下面将介绍海豚平台如何基于K8S实现大模型多机分布式部署方案和背后的原理。

我们经过调研发现，LeaderWorkerSet(LWS) 可以解决AI/ML多机分布式部署问题。海豚平台通过引入LWS，配合大模型分布式推理框架（如 Vllm、SGLang、LmDeploy 等），将大模型部署在多台物理机上，从而实现了海豚平台基于K8S的大模型分布式部署能力。

PodGroup作为一个整体单元：多个Pod组成一个PodGroup，Group中的每个Pod都有一个从0到n-1的唯一索引，且具有相同的生命周期，所有的Pod都有一个全局唯一的网络地址标识。

PodGroup支持多模板: 一个PodGroup是由单个LeaderPod和多个WorkerPod组成的组，允许LeaderPod和WorkerPod指定不同的模板（启动命令、资源等）。

PodGroup扩缩容: 支持创建上述Group的多个副本，实现快速的扩缩容能力。

PodGroup滚动更新: PodGroup作为一个整体单元进行升级（即Group内的Pod一起更新）。

PodGroup故障恢复: 如果Group中的一个Pod运行失败，则会重新创建组中的所有 Pod。

下面我们将简单介绍LWS特性的实现原理。

在一个PodGroup中，LeaderPod和WorkerPod分别由对应的LeaderStatefulSet和WorkerStatefulSet创建，并通过label将它们关联起来，LeaderStatefulSet和WorkerStatefulSet可以分别配置不同的template，如启动命令、运行镜像、资源配置等，从而成功实现了在一个PodGroup内，LeaderPod和WorkerPod多模版的能力。

在大模型分布式部署时，LeaderPod必须要有固定的网络标识，才能让WorkerPod进行通信，LWS采用StatefulSet和HeadlessService结合使用，实现Pod节点组内的Pod网络标识固定的能力。

StatefulSet: 是Kubernetes用于管理有状态应用的工作负载，它为有状态应用提供了有序的部署、扩展和管理能力，与Deployment和DaemonSet等其他控制器不同，StatefulSet更适合需要稳定网络标识和持久化存储的有状态应用，比如数据库（如 MySQL、MongoDB 等）、分布式缓存（如 Redis 集群）等。 StatefulSet为每个Pod生成稳定的Pod名称，例如，如果你创建了一个名为haitun的StatefulSet，它会生成名为haitun-0、haitun-1的Pod。这些Pod的名称在整个生命周期中保持不变，即使Pod被重新调度或重启，名称也不会改变。

{pod名称}.{serviceName}.namespace.svc.cluster.local

LWS的扩缩容机制基于LeaderStatefulSet和WorkerStatefulSet的协同操作实现。当用户修改LWS的spec.replicas字段时，LWS Controller感知到这一变更，随即触发扩缩容流程：

VERSION=v0.6.1kubectl apply --server-side -f https://github.com/kubernetes-sigs/lws/releases/download/$VERSION/manifests.yaml

apiVersion: leaderworkerset.x-k8s.io/v1kind: LeaderWorkerSetmetadata:  name: sglangspec:  replicas: 2  leaderWorkerTemplate:    size: 2    restartPolicy: RecreateGroupOnPodRestart    leaderTemplate:      metadata:        labels:          role: leader      spec:        containers:          - name: sglang-leader            image: lmsysorg/sglang:latest            env:              - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN                value: <your-hf-token>            command:              - python3              - -m              - sglang.launch_server              - --model-path              - meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct              - --tp              - "2" # Size of Tensor Parallelism              - --dist-init-addr              - $(LWS_LEADER_ADDRESS):20000              - --nnodes              - $(LWS_GROUP_SIZE)              - --node-rank              - $(LWS_WORKER_INDEX)              - --trust-remote-code              - --host              - "0.0.0.0"              - --port              - "40000"            resources:              limits:                nvidia.com/gpu: "1"            ports:              - containerPort: 40000    workerTemplate:      spec:        containers:          - name: sglang-worker            image: lmsysorg/sglang:latest            env:            - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN              value: <your-hf-token>            command:              - python3              - -m              - sglang.launch_server              - --model-path              - meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct              - --tp              - "2" # Size of Tensor Parallelism              - --dist-init-addr              - $(LWS_LEADER_ADDRESS):20000              - --nnodes              - $(LWS_GROUP_SIZE)              - --node-rank              - $(LWS_WORKER_INDEX)              - --trust-remote-code            resources:              limits:                nvidia.com/gpu: "1"

curl http://localhost:40000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{    "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",    "role": "user",    "prompt": "What is the meaning of life?"}'

apiVersion: leaderworkerset.x-k8s.io/v1kind: LeaderWorkerSetmetadata:  name: sglangspec:  replicas: 2

spec:  rolloutStrategy:    type: RollingUpdate    rollingUpdateConfiguration:      maxUnavailable: 2      maxSurge: 2  replicas: 4

maxSurge：表示在更新期间可以部署多少个额外的副本，也就是可以额外创建多少个新的Pod。

maxUnavailable：表示在更新期间允许不可用的副本数，也就是更新期间，旧的Pod可以先退出的个数。

readinessProbe:  tcpSocket:    port: 40000  initialDelaySeconds: 15  periodSeconds:

期望副本数(spec.replicas)=已经ready的副本数(readyReplicas)=实时副本数(status.replicas)=已更新副本数(updatedReplicas)

目前海豚平台已经支持了AI开发流程的全部核心能力，大模型应用方面也已支持大模型的训练和部署推理，接下来我们将从以下几个方面进一步提升平台能力：

完善大模型应用市场:  统一管理海豚平台大模型，提供大模型的快速微调训练、部署、体验及API接入的全方位支持。

大模型分布式训练：引入业界先进的大模型微调训练框架，结合高速网络传输（RDMA）与高性能文件存储技术，完善大模型分布式微调训练体系。

算力资源利用率提升：深度优化算力资源分配与调度机制，聚焦大模型算力资源的高效分配与利用，提升整体算力资源的使用效率。

平台稳定性建设：构建多Region多集群架构，实现算法服务的多泳道（多活）能力，提升平台的稳定性。