Tensorflow op DGX Spark kan inderdaad omgaan met realtime inferentie voor complexe AI-modellen, waardoor de sterke punten van zowel TensorFlow als Apache Spark worden benut. Hier is een gedetailleerd overzicht van hoe deze integratie realtime inferentie ondersteunt:
Omgevingsinstellingen
Om realtime gevolgtrekking uit te voeren met tensorflow op DGX Spark, moet u ervoor zorgen dat uw omgeving correct is ingesteld. Dit omvat het gebruik van een compatibele databricks ML -runtime -versie die overeenkomt met de trainingsomgeving. De modelvereisten kunnen worden geïnstalleerd in een `eisen.txt` -bestand om de consistentie tussen training- en inferentieomgevingen te garanderen [1].
Gegevensladen en modelinferentie
1. Gegevensladen: laad gegevens in Spark DataFrames met behulp van geschikte methoden op basis van het gegevenstype (bijv. Afbeeldingen, CSV -bestanden). Deze stap is cruciaal voor het opstellen van de invoergegevens voor realtime inferentie [1].
2. Modelinferentie: gebruik MLFlow om een Spark UDF (door de gebruiker gedefinieerde functie) te maken voor het TensorFlow-model. Deze UDF kan worden toegepast op het Spark DataFrame om voorspellingen uit te voeren. Pandas UDF's worden aanbevolen voor efficiënte gegevensoverdracht en -verwerking met behulp van Apache Arrow en Pandas [1].
3. Real-time inferentie: voor realtime inferentie kunt u de gedistribueerde computermogelijkheden van Spark gebruiken om gegevens in batches of streams te verwerken. Dit zorgt voor een efficiënte behandeling van complexe AI -modellen door de werklast over meerdere knooppunten te verdelen.
Optimalisatietechnieken
GPU -versnelling
DGX -systemen zijn uitgerust met NVIDIA GPU's, die ideaal zijn voor het versnellen van TensorFlow -inferentietaken. Door gebruik te maken van GPU-versnelling, kunt u de snelheid en efficiëntie van realtime gevolgtrekkingen aanzienlijk verbeteren:
- Tensorrt: gebruik NVIDIA's tensorrt om tensorflow -modellen te optimaliseren voor snellere conferentietijden. Dit omvat het optimaliseren van laagfusie en precisie [2].
- Gemengde precisie: gebruik gemengde precisie om het geheugengebruik te verminderen en de doorvoer te verhogen zonder nauwkeurigheid in gevaar te brengen [2].
- Batching: verwerk meerdere ingangen tegelijkertijd om het GPU -gebruik te maximaliseren en latentie te verminderen [2].
Gedistribueerde gevolgtrekking
Voor grootschalige toepassingen kan gedistribueerde inferentie met vonk worden gebruikt. Dit gaat om:
- Gegevens parallellisme: distribueer invoergegevens over meerdere GPU's of knooppunten om inferentietaken te paralleliseren [2].
- Modelparallellisme: split grote modellen over meerdere GPU's als ze niet in het geheugen van één GPU kunnen passen [2].
Performance Tuning
Om de prestaties te optimaliseren, moet u de GPU -gebruiksgebruik bewaken en de batchgroottes dienovereenkomstig aanpassen. Als het GPU -gebruik niet continu hoog is, kan dit wijzen op een knelpunt in de gegevensinvoerpijplijn, die kan worden aangepakt door het laden van gegevens en voorbewerking te optimaliseren [1].
Conclusie
Tensorflow op DGX Spark kan effectief omgaan met real-time inferentie voor complexe AI-modellen door gebruik te maken van GPU-versnelling, gedistribueerde computing en efficiënte gegevensverwerkingstechnieken. Door het model en de gegevenspijplijn te optimaliseren, kunt u in realtime inferentiemogelijkheden in realtime geschikt zijn voor veeleisende toepassingen.
Citaten:
[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-spark-and-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-spark-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-demply-tensorflow-model-on-to-to-to-to-do-inferentie alleen
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-interferentie-op-devices