Tensorflow uz DGX Spark patiešām var rīkoties ar reāllaika secinājumiem par sarežģītiem AI modeļiem, izmantojot gan TensorFlow, gan Apache Spark stiprās puses. Šeit ir detalizēts pārskats par to, kā šī integrācija atbalsta reālā laika secinājumus:
Vides iestatīšana
Lai veiktu reāllaika secinājumus ar TensorFlow uz DGX Spark, jums jāpārliecinās, ka jūsu vide ir pareizi iestatīta. Tas ietver saderīgu datu žurnālu ML izpildlaika versijas izmantošanu, kas atbilst apmācības videi. Modeļa prasības var instalēt no faila “Prase.txt”, lai nodrošinātu konsekvenci starp apmācības un secinājumu vidi [1].
Datu ielāde un modeļa secinājumi
1. Datu ielāde: ielādējiet datus dzirksteles datos, izmantojot atbilstošas metodes, pamatojoties uz datu tipu (piemēram, attēli, CSV faili). Šis solis ir būtisks, lai sagatavotu ievades datus reālā laika secinājumiem [1].
2. Modeļa secinājums: izmantojiet MLFLow, lai izveidotu Spark UDF (lietotāja definēta funkcija) Tensorflow modelim. Šo UDF var izmantot Spark DataFrame, lai veiktu prognozes. Efektīvai datu pārsūtīšanai un apstrādei ir ieteicams Pandas UDFS, izmantojot Apache bultiņu un pandas [1].
3. Reāllaika secinājumi: reāllaika secinājumiem varat izmantot Spark izplatītās skaitļošanas iespējas, lai apstrādātu datus partijās vai straumēs. Tas ļauj efektīvi apstrādāt sarežģītus AI modeļus, sadalot darba slodzi vairākos mezglos.
optimizācijas paņēmieni
GPU paātrinājums
DGX sistēmas ir aprīkotas ar NVIDIA GPU, kas ir ideāli piemēroti, lai paātrinātu Tensorflow secināšanas uzdevumus. Izmantojot GPU paātrinājumu, jūs varat ievērojami uzlabot reālā laika secinājumu ātrumu un efektivitāti:
- TENSORRT: Izmantojiet NVIDIA TENSORRT, lai optimizētu TensorFlow modeļus, lai ātrāk secinātu laiku. Tas ietver slāņa saplūšanas un precizitātes optimizēšanu [2].
- Jaukta precizitāte: izmantojiet jauktu precizitāti, lai samazinātu atmiņas izmantošanu un palielinātu caurlaidspēju, neapdraudot precizitāti [2].
- Partēšana: vienlaicīgi apstrādājiet vairākas ieejas, lai maksimāli palielinātu GPU izmantošanu un samazinātu latentumu [2].
Izplatītie secinājumi
Liela mēroga lietojumprogrammām var izmantot izplatītu secinājumu, izmantojot dzirksteli. Tas nozīmē:
- Datu paralēlisms: sadaliet ievades datus vairākos GPU vai mezglos, lai paralēlotu secinājumu uzdevumus [2].
- Modelis paralēlisms: sadaliet lielus modeļus vairākos GPU, ja tie nevar ietilpt vienā GPU atmiņā [2].
Veiktspējas skaņošana
Lai optimizētu veiktspēju, uzraugiet GPU izmantošanu un attiecīgi pielāgojiet partijas izmērus. Ja GPU izmantošana nav nepārtraukti augsta, tā var norādīt uz sašaurinājumu datu ievades cauruļvadā, ko var risināt, optimizējot datu ielādi un iepriekš apstrādājot darbības [1].
Secinājums
Tensorflow uz DGX Spark var efektīvi rīkoties ar reāllaika secinājumiem sarežģītiem AI modeļiem, izmantojot GPU paātrinājumu, izplatītu skaitļošanu un efektīvas datu apstrādes metodes. Optimizējot modeļa un datu cauruļvadu, jūs varat sasniegt augstas veiktspējas reālā laika secinājumu iespējas, kas piemērotas prasīgām lietojumprogrammām.
Atsauces:
[1.]
[2.]
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-park-and-tensorflow.html
.
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-park-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-ploofe-tensorflow-model-on-spark-to-do-inatery
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-lime-ination-on-gred-devices