Tensorflow na DGX Spark může skutečně zvládnout inference v reálném čase pro komplexní modely AI a využívat silné stránky Tensorflow i Apache Spark. Zde je podrobný přehled o tom, jak tato integrace podporuje inference v reálném čase:
Nastavení prostředí
Chcete-li provést inference v reálném čase s Tensorflow na DGX Spark, musíte zajistit, aby bylo vaše prostředí správně nastaveno. To zahrnuje použití kompatibilní verze databricks ML Runtime verze, která odpovídá prostředí tréninku. Požadavky na model lze nainstalovat ze souboru „Požadavky.txt“, aby se zajistila konzistence mezi prostředími tréninku a inferencí [1].
Načítání dat a inference modelu
1. Načítání dat: Načíst data do Spark Dataframes pomocí příslušných metod založených na typu dat (např. Obrázky, soubory CSV). Tento krok je zásadní pro přípravu vstupních dat pro odvození v reálném čase [1].
2. Inference modelu: Pomocí MLFlow vytvořte pro model Tensorflow Spark UDF (uživatelem definovaná funkce). Tento UDF lze použít na datový snímku Spark k provádění předpovědí. Pandas UDFS se doporučují pro efektivní přenos a zpracování dat pomocí šipky a pand Apache [1].
3. Inference v reálném čase: Pro odvození v reálném čase můžete využít distribuované výpočetní schopnosti Spark pro zpracování dat v dávkách nebo potokech. To umožňuje efektivní zpracování komplexních modelů AI distribucí pracovní zátěže napříč více uzly.
Techniky optimalizace
GPU Acceleration
Systémy DGX jsou vybaveny GPU NVIDIA, které jsou ideální pro zrychlení inferenčních úkolů TensorFlow. Využitím zrychlení GPU můžete výrazně zlepšit rychlost a efektivitu inference v reálném čase:
- Tensorrt: Použijte NVIDIA TENSORRT k optimalizaci modelů Tensorflow pro rychlejší inferenční časy. To zahrnuje optimalizaci fúze a přesnosti vrstvy [2].
- Smíšená přesnost: Využijte smíšenou přesnost ke snížení využití paměti a zvýšení propustnosti bez ohrožení přesnosti [2].
- Dávkování: Zpracování více vstupů současně pro maximalizaci využití GPU a snížení latence [2].
Distribuovaný závěr
Pro rozsáhlé aplikace lze použít distribuovaný závěr pomocí Spark. To zahrnuje:
- Paralelismus dat: Distribuovat vstupní data napříč více GPU nebo uzly pro paralelizaci inferenčních úkolů [2].
- Model Parallelismus: Rozdělte velké modely na více GPU, pokud se nemohou zapadnout do paměti jediné GPU [2].
Ladění výkonu
Chcete -li optimalizovat výkon, sledujte využití GPU a odpovídajícím způsobem upravte velikosti dávek. Pokud využití GPU není kontinuálně vysoké, může to naznačovat úzký profil v datovém vstupu, který lze řešit optimalizací načítání dat a předběžného zpracování kroků [1].
Závěr
Tensorflow na DGX Spark může účinně řešit inference v reálném čase pro komplexní modely AI využitím zrychlení GPU, distribuovaným výpočtem a efektivním technikou zpracování dat. Optimalizací modelu a datového potrubí můžete dosáhnout vysoce výkonných inferenčních schopností v reálném čase vhodné pro náročné aplikace.
Citace:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real- Time-ai-inference-answer-tensorflow-Cat-Ai
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-park-and-tinsorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-asy-with-park-3-4/
[5] https://www.tenSorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-park-tenssorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tishorflow-Model-on-park-to-Do-Inference-pouze
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tisorflow-models-for-real-time-inference-on-edge-devices