„Tensorflow“ DGX kibirkštyje iš tikrųjų gali atlikti sudėtingų AI modelių realiojo laiko išvadą, pasinaudodamas „Tensorflow“ ir „Apache Spark“ stipriomis pusėmis. Čia pateikiama išsami apžvalga, kaip ši integracija palaiko realiojo laiko išvadą:
Aplinkos sąranka
Norėdami atlikti realiojo laiko išvadą su „Tensorflow“ „DGX Spark“, turite įsitikinti, kad jūsų aplinka tinkamai nustatyta. Tai apima suderinamos „Databricks ML“ versijos, atitinkančios mokymo aplinką, naudojimą. Modelio reikalavimus galima įdiegti iš „Reikalavimų.txt“ failo, kad būtų užtikrintas nuoseklumas tarp mokymo ir išvadų aplinkos [1].
Duomenų įkėlimas ir modelio išvados
1. Duomenų įkėlimas: Įkelkite duomenis į „Spark“ duomenų rėmus, naudodami tinkamus metodus, pagrįstus duomenų tipu (pvz., Vaizdai, CSV failai). Šis žingsnis yra labai svarbus rengiant įvesties duomenis realiojo laiko išvadoms [1].
2. Šis UDF gali būti pritaikytas „Spark“ duomenų rėmelyje, kad būtų galima atlikti prognozes. „Pandas UDFS“ rekomenduojama efektyviai perduoti ir apdoroti naudojant „Apache Arrow“ ir „Pandas“ [1].
3. Realiojo laiko išvados: Norėdami išvesti realaus laiko, galite panaudoti „Spark“ paskirstytas skaičiavimo galimybes, kad apdorotumėte duomenis partijose ar srautuose. Tai leidžia efektyviai tvarkyti sudėtingus AI modelius, paskirstant darbo krūvį keliuose mazguose.
optimizavimo metodai
GPU pagreitis
„DGX“ sistemose yra NVIDIA GPU, kurie idealiai tinka pagreitinti „Tensorflow“ išvadų užduotis. Pasinaudodami GPU pagreičiu, galite žymiai pagerinti realaus laiko išvadų greitį ir efektyvumą:
- „Tensorrt“: naudokite „Nvidia“ „Tensorrt“, kad optimizuotumėte „Tensorflow“ modelius, kad greitesnis nustatymo laikas. Tai apima sluoksnių suliejimo ir tikslumo optimizavimą [2].
- Mišrus tikslumas: naudokite mišrų tikslumą, kad sumažintumėte atminties naudojimą ir padidintumėte pralaidumą nepakenkiant tikslumui [2].
- Subsavimas: Apdorokite kelis įvestis vienu metu, kad būtų maksimaliai padidintas GPU panaudojimas ir sumažintas latentinis latentinis procesas [2].
Paskirstytos išvados
Didelio masto programoms gali būti naudojamos paskirstytos išvados naudojant „Spark“. Tai apima:
- Duomenų paralelizmas: paskirstykite įvesties duomenis keliuose GPU arba mazguose, kad būtų lygiagreti išvadų užduotys [2].
- Modelio paralelizmas: padalinkite didelius modelius per kelis GPU, jei jie negali tilpti į vieną GPU atmintį [2].
Performance Tuning
Norėdami optimizuoti našumą, stebėkite GPU panaudojimą ir atitinkamai sureguliuokite partijų dydžius. Jei GPU panaudojimas nėra nuolat didelis, tai gali reikšti duomenų įvesties vamzdyno kliūtį, kurią galima išspręsti optimizuojant duomenų įkėlimo ir išankstinio apdorojimo veiksmus [1].
Išvada
„DGX Spark“ „Tensorflow“ gali efektyviai valdyti sudėtingų AI modelių realiojo laiko išvadą, panaudojant GPU pagreitį, paskirstytą skaičiavimą ir efektyvius duomenų apdorojimo metodus. Optimizuodami modelio ir duomenų dujotiekį, galite pasiekti aukštos kokybės realaus laiko išvadų galimybes, tinkančias reikalaujančioms programoms.
Citatos:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/realmetime-ai-inference-answer-tensorflow-cat-ai
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-park--tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distribted-deep-learning-made-easy-with-park-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-park-to-do-inference tik
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-mex-inference-on-edge-devices