Tensorflow na DGX Spark może rzeczywiście obsługiwać wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla złożonych modeli AI, wykorzystując mocne strony zarówno TensorFlow, jak i Apache Spark. Oto szczegółowy przegląd tego, jak ta integracja wspiera wnioskowanie w czasie rzeczywistym:
Konfiguracja środowiska
Aby przeprowadzić wnioski w czasie rzeczywistym za pomocą TensorFlow na DGX Spark, musisz upewnić się, że twoje środowisko jest odpowiednio skonfigurowane. Obejmuje to korzystanie z kompatybilnej wersji rundy batabricks ML, która pasuje do środowiska szkoleniowego. Wymagania modelu można zainstalować z pliku „wymagań.txt`, aby zapewnić spójność między środowiskami szkoleniowymi i wnioskowymi [1].
ładowanie danych i wnioskowanie modelu
1. Ładowanie danych: Ładuj dane do Spark DataFrame przy użyciu odpowiednich metod w oparciu o typ danych (np. Obrazy, pliki CSV). Ten krok ma kluczowe znaczenie dla przygotowania danych wejściowych do wnioskowania w czasie rzeczywistym [1].
2. Wnioskowanie modelu: Użyj MLFlow, aby utworzyć Spark UDF (funkcja zdefiniowana przez użytkownika) dla modelu TensorFlow. Ten UDF można zastosować do Spark DataFrame w celu wykonania prognoz. Pandas UDF są zalecane do wydajnego przesyłania danych i przetwarzania za pomocą Apache Arrow i Pandas [1].
3. Wnioskowanie w czasie rzeczywistym: W wnioskowaniu w czasie rzeczywistym możesz wykorzystać rozproszone możliwości obliczeniowe Spark do przetwarzania danych w partiach lub strumieniach. Umożliwia to skuteczne obsługa złożonych modeli AI poprzez rozkład obciążenia na wiele węzłów.
Techniki optymalizacji
GPU przyspieszenie
Systemy DGX są wyposażone w GPU NVIDIA, które są idealne do przyspieszania zadań dotyczących wnioskowania tensorflow. Wykorzystując przyspieszenie GPU, możesz znacznie poprawić szybkość i wydajność wnioskowania w czasie rzeczywistym:
- Tensorrt: Użyj Tensorrt Nvidia, aby optymalizować modele tensorflow dla szybszych czasów wnioskowania. Obejmuje to optymalizację fuzji warstwy i precyzji [2].
- Precyzja mieszana: Zastosuj mieszaną precyzję, aby zmniejszyć zużycie pamięci i zwiększyć przepustowość bez uszczerbku dla dokładności [2].
- Batching: Przetwarzaj wiele danych wejściowych jednocześnie, aby zmaksymalizować wykorzystanie GPU i zmniejszyć opóźnienie [2].
Wnioskowanie rozproszone
W przypadku aplikacji na dużą skalę można zastosować wnioskowanie rozproszone za pomocą Spark. To obejmuje:
- Równoległość danych: Rozpowszechniaj dane wejściowe w wielu GPU lub węzłach, aby równoległe zaliczyli zadania wnioskowania [2].
- Modelowa równoległość: podziel duże modele na wiele GPU, jeśli nie mogą zmieścić się w pamięci jednego GPU [2].
Tuning Performance
Aby zoptymalizować wydajność, monitoruj wykorzystanie GPU i odpowiednio dostosuj rozmiary partii. Jeśli wykorzystanie GPU nie jest w sposób ciągły, może to wskazywać na wąskie gardło w rurociągu wejściowym danych, które można rozwiązać, optymalizując etapy ładowania danych i wstępne przetwarzanie [1].
Wniosek
TensorFlow na DGX Spark może skutecznie obsługiwać wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla złożonych modeli AI poprzez wykorzystanie przyspieszenia GPU, obliczeniowego obliczeń i wydajnych technik przetwarzania danych. Optymalizując rurociąg modelu i danych, możesz uzyskać wysokowydajne możliwości wnioskowania w czasie rzeczywistym odpowiednie dla wymagających aplikacji.
Cytaty:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-loarning/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-andsorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-asy-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-deloy-tensorflow-model-on-spark-to-do-inference-fely
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-inceer-on-edge-devices