Tensorflow DGX-kipinällä voi todellakin käsitellä reaaliaikaisia päätelmiä monimutkaisista AI-malleista hyödyntäen sekä tensorflow- että apache-kipinän vahvuuksia. Tässä on yksityiskohtainen yleiskatsaus siitä, kuinka tämä integraatio tukee reaaliaikaisia päätelmiä:
Ympäristöasetukset
Tensorflow: n reaaliaikaisten päätelmien suorittamiseksi DGX-kipinällä on varmistettava, että ympäristösi on asetettu oikein. Tähän sisältyy yhteensopivan Databricks ML Runtime -version käyttäminen, joka vastaa harjoitusympäristöä. Mallivaatimukset voidaan asentaa `vaatimusten.txt` -tiedostoon koulutuksen ja päätelmäympäristön johdonmukaisuuden varmistamiseksi [1].
Tietojen lataus ja mallin päätelmä
1. Tietojen lataus: Lataa tiedot Spark DataFrame -sovelluksiin käyttämällä sopivia menetelmiä tietotyypin perusteella (esim. Kuvat, CSV -tiedostot). Tämä vaihe on ratkaisevan tärkeä syöttötietojen laatimiseksi reaaliaikaisten päätelmien vuoksi [1].
2. Malli-päätelmät: Luo MLFLOW Spark UDF (käyttäjän määrittelemä toiminto) TensorFlow-mallille. Tätä UDF: ää voidaan soveltaa Spark DataFrame -sovellukseen ennusteiden suorittamiseksi. Panda -UDF -tiedostoja suositellaan tiedonsiirtoon ja prosessointiin Apache -nuolella ja PANDA: lla [1].
3. Reaaliaikainen päätelmä: Reaaliaikaiset päätelmät voit hyödyntää Sparkin hajautettuja laskentaominaisuuksia tietojen käsittelemiseksi erissä tai virtauksissa. Tämä mahdollistaa monimutkaisten AI -mallien tehokkaan käsittelyn jakamalla työmäärän useiden solmujen yli.
Optimointitekniikat
GPU -kiihtyvyys
DGX -järjestelmät on varustettu NVIDIA GPU: lla, jotka ovat ihanteellisia tensorflow -päätelmien kiihdyttämiseen. Hyödyntämällä GPU-kiihtyvyyttä voit parantaa merkittävästi reaaliaikaisen päätelmän nopeutta ja tehokkuutta:
- Tensorrt: Käytä Nvidian tensorrtia optimoidaksesi tensorflow -mallit nopeammin päätelmäaikoihin. Tähän sisältyy kerrosfuusion ja tarkkuuden optimointi [2].
- Sekoitettu tarkkuus: Käytä sekoitettua tarkkuutta muistin käytön vähentämiseksi ja läpimenon lisäämiseksi vaarantamatta tarkkuutta [2].
- Erä: prosessoi useita tuloja samanaikaisesti GPU: n käytön maksimoimiseksi ja viiveen vähentämiseksi [2].
Hajautettu päätelmä
Suurten sovellusten osalta voidaan käyttää hajautettua päätelmää kipinällä. Tähän sisältyy:
- Datan rinnakkaisuus: Levitä syöttötiedot useiden GPU: n tai solmujen välillä päätelmätehtävien rinnastamiseksi [2].
- Malli -rinnakkaisuus: jaa suuret mallit useiden GPU: n yli, jos ne eivät sovi yhteen GPU: n muistiin [2].
Suorituskyvyn viritys
Suorituskyvyn optimoimiseksi seuraa GPU: n käyttöä ja säädä eräkokoja vastaavasti. Jos GPU: n käyttö ei ole jatkuvasti korkeaa, se voi osoittaa pullonkaulan datan syöttöputkessa, jota voidaan osoittaa optimoimalla tiedon lastaus- ja esikäsittelyvaiheet [1].
Päätelmä
Tensorflow DGX-kipinällä pystyy käsittelemään tehokkaasti reaaliaikaisia päätelmiä monimutkaisille AI-malleille hyödyntämällä GPU-kiihtyvyyttä, hajautettua laskentaa ja tehokkaita tiedonkäsittelytekniikoita. Optimoimalla malli- ja dataputkisto, voit saavuttaa korkean suorituskyvyn reaaliaikaiset päätelmäominaisuudet, jotka soveltuvat vaadittaviin sovelluksiin.
Viittaukset:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
.
.
[4] https://developer.nvidia.com/blog/districuted-deep-learning-made-easy-with-spark-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
.
.