يمكن لـ Tensorflow على Spark DGX بالفعل التعامل مع الاستدلال في الوقت الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة ، والاستفادة من نقاط قوة كل من TensorFlow و Apache Spark. فيما يلي نظرة عامة مفصلة على كيفية دعم هذا التكامل في الوقت الفعلي:
إعداد البيئة
لأداء الاستدلال في الوقت الفعلي مع TensorFlow على DGX Spark ، تحتاج إلى التأكد من إعداد بيئتك بشكل صحيح. يتضمن ذلك استخدام إصدار وقت تشغيل Databricks ML متوافق مع بيئة التدريب. يمكن تثبيت متطلبات النموذج من ملف "متطلبات. txt` لضمان الاتساق بين بيئات التدريب والاستدلال [1].
تحميل البيانات واستدلال النموذج
1. تحميل البيانات: قم بتحميل البيانات إلى Fark DataFrames باستخدام الطرق المناسبة بناءً على نوع البيانات (على سبيل المثال ، الصور ، ملفات CSV). هذه الخطوة مهمة لإعداد بيانات الإدخال للاستدلال في الوقت الفعلي [1].
2. استدلال النموذج: استخدم MLFLOW لإنشاء شرارة UDF (وظيفة محددة من قبل المستخدم) لنموذج TensorFlow. يمكن تطبيق UDF هذا على DataFrame Spark لتنبؤه. يوصى باستخدام Pandas UDFs لنقل ومعالجة البيانات الفعالة باستخدام Apache Arrow و Pandas [1].
3. الاستدلال في الوقت الفعلي: بالنسبة للاستدلال في الوقت الفعلي ، يمكنك الاستفادة من إمكانات الحوسبة الموزعة لشركة Spark لمعالجة البيانات على دفعات أو تدفقات. يسمح ذلك بمعالجة فعالة لنماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة عن طريق توزيع عبء العمل عبر عقد متعددة.
تقنيات التحسين
تسارع GPU
تم تجهيز أنظمة DGX مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA ، والتي تعد مثالية لتسريع مهام الاستدلال المتكررة. من خلال الاستفادة من تسريع GPU ، يمكنك تحسين سرعة وكفاءة الاستدلال في الوقت الفعلي بشكل كبير:
- Tensorrt: استخدم Tensorrt من Nvidia لتحسين نماذج Tensorflow لأوقات الاستنتاج الأسرع. وهذا ينطوي على تحسين الانصهار للطبقة والدقة [2].
- الدقة المختلطة: استخدم دقة مختلطة لتقليل استخدام الذاكرة وزيادة الإنتاجية دون المساس بالدقة [2].
- تجميع: معالجة مدخلات متعددة في وقت واحد لزيادة استخدام GPU إلى الحد الأقصى وتقليل الكمون [2].
الاستدلال الموزع
بالنسبة للتطبيقات الواسعة النطاق ، يمكن استخدام الاستدلال الموزعة باستخدام الشرارة. هذا ينطوي على:
- موازاة البيانات: توزيع بيانات الإدخال عبر وحدات معالجة الرسومات أو العقد المتعددة لتوازي مهام الاستدلال [2].
- نموذج التوازي: تقسيم النماذج الكبيرة عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة إذا لم تتمكن من وضعها في ذاكرة وحدة معالجة الرسومات الواحدة [2].
ضبط الأداء
لتحسين الأداء ، راقب استخدام GPU وضبط أحجام الدُفعة وفقًا لذلك. إذا لم يكن استخدام GPU مرتفعًا بشكل مستمر ، فقد يشير ذلك إلى عنق الزجاجة في خط أنابيب إدخال البيانات ، والذي يمكن معالجته من خلال تحسين خطوات تحميل البيانات ومعالجتها المسبقة [1].
خاتمة
يمكن لـ TensorFlow على شرارة DGX التعامل مع الاستدلال في الوقت الفعلي بشكل فعال لنماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة عن طريق الاستفادة من تسارع GPU والحوسبة الموزعة وتقنيات معالجة البيانات الفعالة. من خلال تحسين خط أنابيب النموذج وخطوط البيانات ، يمكنك تحقيق إمكانيات الاستدلال في الوقت الفعلي عالي الأداء مناسبة للتطبيقات الصعبة.
الاستشهادات:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real-tim-ai-inference-andwer-tensorflow-cat-ai
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-spark-tensorflow.html
[4]
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tensorflow-model-on-spark-to-do-
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-inference-on-edge-devices