Tensorflow на DGX Spark действительно может справиться с выводом в реальном времени для сложных моделей искусственного интеллекта, используя сильные стороны как Tensorflow, так и Apache Spark. Вот подробный обзор того, как эта интеграция поддерживает вывод в режиме реального времени:
Настройка среды
Чтобы сделать вывод в режиме реального времени с TensorFlow на DGX Spark, вам необходимо убедиться, что ваша среда будет правильно настроена. Это включает в себя использование совместимой версии DataBricks ML -времени, которая соответствует учебной среде. Требования к модели могут быть установлены из файла `redition.txt`, чтобы обеспечить согласованность между средами обучения и вывода [1].
Загрузка данных и вывод модели
1. Загрузка данных: загрузите данные в Spark DataFrames, используя соответствующие методы на основе типа данных (например, изображения, файлы CSV). Этот шаг имеет решающее значение для подготовки входных данных для вывода в реальном времени [1].
2. Модели вывода: используйте MLFLOW для создания Spark UDF (определенная пользовательская функция) для модели TensorFlow. Этот UDF может быть применен к Spark DataFrame для выполнения прогнозов. Pandas UDF рекомендуются для эффективной передачи данных и обработки с использованием стрел и пандов Apache [1].
3. Вывод в реальном времени: для вывода в реальном времени вы можете использовать распределенные вычислительные возможности Spark для обработки данных в партиях или потоках. Это позволяет эффективно обрабатывать сложные модели ИИ, распределяя рабочую нагрузку по нескольким узлам.
Методы оптимизации
Ускорение графического процессора
Системы DGX оснащены графическими процессорами NVIDIA, которые идеально подходят для ускорения задач вывода тензора. Используя ускорение графического процессора, вы можете значительно повысить скорость и эффективность вывода в реальном времени:
- Tensorrt: используйте Tensorrt Nvidia для оптимизации моделей TensorFlow для более быстрого времени вывода. Это включает в себя оптимизацию слияния и точности слоя [2].
- Смешанная точность: используйте смешанную точность, чтобы уменьшить использование памяти и увеличить пропускную способность без ущерба для точности [2].
- Переработка: обрабатывайте несколько входов одновременно, чтобы максимизировать использование графических процессоров и уменьшить задержку [2].
Распределенный вывод
Для крупномасштабных приложений можно использовать распределенный вывод с использованием SPARK. Это включает в себя:
- Параллелизм данных: распределить входные данные по нескольким графическим процессорам или узлам для параллелизации задач вывода [2].
- Модель Параллелизм: разделить большие модели на нескольких графических процессорах, если они не могут вписаться в память одного графического процессора [2].
Performance Tuning
Чтобы оптимизировать производительность, контролируйте использование графических процессоров и соответствующим образом настраивайте размеры партий. Если использование графических процессоров не является непрерывно высоким, это может указывать на узкое место в трубопроводе ввода данных, который можно решить, оптимизируя этапы загрузки данных и предварительной обработки [1].
Заключение
TensorFlow на DGX Spark может эффективно обрабатывать вывод в реальном времени для сложных моделей искусственного интеллекта, используя ускорение графического процессора, распределенные вычисления и эффективные методы обработки данных. Оптимизируя модель и конвейер данных, вы можете получить высокопроизводительные возможности вывода в реальном времени, подходящие для требовательных приложений.
Цитаты:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real-ime-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-asy-with-spark-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-park-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tensorflow-model-on-spark-to-do-inference
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-inference-on-edge-devices