Το TensorFlow στο DGX Spark μπορεί πράγματι να χειριστεί συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο για σύνθετα μοντέλα AI, αξιοποιώντας τα πλεονεκτήματα τόσο του TensorFlow όσο και του Apache Spark. Ακολουθεί μια λεπτομερής επισκόπηση του τρόπου με τον οποίο αυτή η ενσωμάτωση υποστηρίζει συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο:
ρύθμιση περιβάλλοντος
Για να εκτελέσετε συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο στο TensorFlow στο DGX Spark, πρέπει να διασφαλίσετε ότι το περιβάλλον σας έχει ρυθμιστεί σωστά. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση μιας συμβατής έκδοσης Databricks ML Runtime που ταιριάζει με το περιβάλλον εκπαίδευσης. Οι απαιτήσεις του μοντέλου μπορούν να εγκατασταθούν από ένα αρχείο `` quiations.txt` για να εξασφαλιστεί η συνέπεια μεταξύ των περιβαλλόντων κατάρτισης και συμπερασμάτων [1].
Φόρτωση δεδομένων και μοντέλο συμπερασμάτων
1. Φόρτωση δεδομένων: Φορτώστε τα δεδομένα σε σπινθήρα DataFrames χρησιμοποιώντας κατάλληλες μεθόδους με βάση τον τύπο δεδομένων (π.χ. εικόνες, αρχεία CSV). Αυτό το βήμα είναι ζωτικής σημασίας για την προετοιμασία των δεδομένων εισόδου για συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο [1].
2. Μοντέλο συμπερασμάτων: Χρησιμοποιήστε το MLFLOW για να δημιουργήσετε ένα SPARK UDF (συνάρτηση που καθορίζεται από το χρήστη) για το μοντέλο TensorFlow. Αυτό το UDF μπορεί να εφαρμοστεί στο DataFrame Spark για να εκτελέσει προβλέψεις. Τα Pandas UDF συνιστώνται για αποτελεσματική μεταφορά και επεξεργασία δεδομένων χρησιμοποιώντας το Apache Arrow και Pandas [1].
3. Συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο: Για συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο, μπορείτε να εκμεταλλευτείτε τις κατανεμημένες δυνατότητες πληροφορικής της Spark για να επεξεργαστείτε δεδομένα σε παρτίδες ή ρεύματα. Αυτό επιτρέπει τον αποτελεσματικό χειρισμό σύνθετων μοντέλων AI διανέμοντας τον φόρτο εργασίας σε πολλαπλούς κόμβους.
Τεχνικές βελτιστοποίησης
επιτάχυνση GPU
Τα συστήματα DGX είναι εξοπλισμένα με GPU NVIDIA, τα οποία είναι ιδανικά για την επιτάχυνση των εργασιών συμπερασμάτων Tensorflow. Αξιοποιώντας την επιτάχυνση της GPU, μπορείτε να βελτιώσετε σημαντικά την ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα του συμπεράσματος σε πραγματικό χρόνο:
- Tensorrt: Χρησιμοποιήστε το Tensorrt της Nvidia για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα TensorFlow για ταχύτερους χρόνους συμπερασμάτων. Αυτό περιλαμβάνει τη βελτιστοποίηση της σύντηξης και της ακρίβειας του στρώματος [2].
- Μικτή ακρίβεια: Χρησιμοποιήστε μεικτή ακρίβεια για να μειώσετε τη χρήση της μνήμης και να αυξήσετε τη διακίνηση χωρίς να διακυβεύεται η ακρίβεια [2].
- Παρτίδα: Επεξεργασία πολλαπλών εισόδων ταυτόχρονα για να μεγιστοποιήσετε τη χρήση της GPU και να μειώσετε την καθυστέρηση [2].
Διανεμημένο συμπέρασμα
Για εφαρμογές μεγάλης κλίμακας, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διανεμημένα συμπεράσματα που χρησιμοποιούν σπινθήρα. Αυτό περιλαμβάνει:
- Παραλληλισμός δεδομένων: Διανέμει δεδομένα εισόδου σε πολλαπλές GPU ή κόμβους για να παραλληλιστούν τις εργασίες συμπερασμάτων [2].
- Παραλληλισμός μοντέλου: Διαχωρίσετε μεγάλα μοντέλα σε πολλαπλές GPU εάν δεν μπορούν να χωρέσουν σε μία μνήμη της GPU [2].
συντονισμός απόδοσης
Για να βελτιστοποιήσετε την απόδοση, παρακολουθείτε τη χρήση της GPU και ρυθμίστε ανάλογα τα μεγέθη των παρτίδων. Εάν η χρήση της GPU δεν είναι συνεχώς υψηλή, μπορεί να υποδηλώνει μια συμφόρηση στον αγωγό εισόδου δεδομένων, ο οποίος μπορεί να αντιμετωπιστεί με τη βελτιστοποίηση των βημάτων φόρτωσης δεδομένων και προεπεξεργασίας [1].
Συμπέρασμα
Το TensorFlow στο DGX Spark μπορεί να χειριστεί αποτελεσματικά το συμπέρασμα σε πραγματικό χρόνο για σύνθετα μοντέλα AI, αξιοποιώντας την επιτάχυνση της GPU, την κατανεμημένη πληροφορική και τις αποτελεσματικές τεχνικές επεξεργασίας δεδομένων. Με τη βελτιστοποίηση του αγωγού μοντέλου και δεδομένων, μπορείτε να επιτύχετε δυνατότητες συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο υψηλής απόδοσης κατάλληλες για απαιτητικές εφαρμογές.
Αναφορές:
[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-andorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-densorflow-model-on-spark-to-do-inference-only
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-inference-on-devices