TensorFlow sur DGX Spark peut en effet gérer l'inférence en temps réel pour les modèles AI complexes, en tirant parti des forces de TensorFlow et Apache Spark. Voici un aperçu détaillé de la façon dont cette intégration prend en charge l'inférence en temps réel:
Configuration de l'environnement
Pour effectuer une inférence en temps réel avec TensorFlow sur DGX Spark, vous devez vous assurer que votre environnement est correctement configuré. Cela comprend l'utilisation d'une version d'exécution compatible Databricks ML qui correspond à l'environnement d'entraînement. Les exigences du modèle peuvent être installées à partir d'un fichier `exigences.txt` pour garantir la cohérence entre les environnements de formation et d'inférence [1].
Chargement des données et inférence du modèle
1. Chargement des données: Chargez les données dans Spark Dataframes à l'aide de méthodes appropriées basées sur le type de données (par exemple, images, fichiers CSV). Cette étape est cruciale pour préparer les données d'entrée pour l'inférence en temps réel [1].
2. Inférence du modèle: utilisez MLFlow pour créer un UDF Spark (fonction définie par l'utilisateur) pour le modèle TensorFlow. Cet UDF peut être appliqué à Spark DataFrame pour effectuer des prédictions. Les Pandas UDF sont recommandés pour un transfert et un traitement de données efficaces à l'aide d'Apache Arrow et Pandas [1].
3. Inférence en temps réel: Pour une inférence en temps réel, vous pouvez tirer parti des capacités informatiques distribuées de Spark pour traiter les données en lots ou en flux. Cela permet une gestion efficace des modèles AI complexes en distribuant la charge de travail sur plusieurs nœuds.
Techniques d'optimisation
accélération du GPU
Les systèmes DGX sont équipés de GPU NVIDIA, qui sont idéaux pour accélérer les tâches d'inférence TensorFlow. En tirant parti de l'accélération du GPU, vous pouvez améliorer considérablement la vitesse et l'efficacité de l'inférence en temps réel:
- Tensorrt: utilisez TENSORN de Nvidia pour optimiser les modèles TensorFlow pour des temps d'inférence plus rapides. Cela implique d'optimiser la fusion et la précision de la couche [2].
- Précision mixte: utilisez une précision mixte pour réduire l'utilisation de la mémoire et augmenter le débit sans compromettre la précision [2].
- Lot: traitez simultanément plusieurs entrées pour maximiser l'utilisation du GPU et réduire la latence [2].
Inférence distribuée
Pour les applications à grande échelle, l'inférence distribuée en utilisant Spark peut être utilisée. Cela implique:
- Parallélisme des données: distribuez des données d'entrée sur plusieurs GPU ou nœuds pour paralléliser les tâches d'inférence [2].
- Modèle de parallélisme: diviser les grands modèles sur plusieurs GPU s'ils ne peuvent pas s'adapter à la mémoire d'un seul GPU [2].
réglage des performances
Pour optimiser les performances, surveillez l'utilisation du GPU et ajustez les tailles de lots en conséquence. Si l'utilisation du GPU n'est pas en continu, elle peut indiquer un goulot d'étranglement dans le pipeline d'entrée de données, qui peut être traitée en optimisant les étapes de chargement des données et de prétraitement [1].
Conclusion
TensorFlow sur DGX Spark peut gérer efficacement l'inférence en temps réel pour les modèles d'IA complexes en tirant parti de l'accélération GPU, de l'informatique distribuée et des techniques efficaces de traitement des données. En optimisant le modèle et le pipeline de données, vous pouvez obtenir des capacités d'inférence en temps réel à haute performance adaptées aux applications exigeantes.
Citations:
[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-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-sker-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/5684900/how-to-deploy-ttensorflow-model-on-park-to-o-o--inference-only
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tetensorflow-models-for-real-time-inference-on-edge-devices