Tensorflow na DGX Spark dokáže skutočne zvládnuť inferenciu v reálnom čase pre komplexné modely AI, pričom využíva silné stránky Tensorflow a Apache Spark. Tu je podrobný prehľad o tom, ako táto integrácia podporuje inferenciu v reálnom čase:
Nastavenie prostredia
Ak chcete vykonať inferenciu v reálnom čase s TensorFlow na DGX Spark, musíte zabezpečiť, aby vaše prostredie bolo správne nastavené. Zahŕňa to použitie kompatibilnej verzie Runtime DatabRicks ML, ktorá sa zhoduje s tréningovým prostredím. Požiadavky modelu môžu byť nainštalované zo súboru „požiadavky.txt`, aby sa zabezpečila konzistentnosť medzi tréningovými a inferenčnými prostrediami [1].
načítanie údajov a inferencia modelu
1. Načítavanie údajov: Načítať údaje do Spark DataFrames pomocou vhodných metód založených na type údajov (napr. Obrázky, súbory CSV). Tento krok je rozhodujúci pre prípravu vstupných údajov na inferenciu v reálnom čase [1].
2. Model Inferencia: Pomocou MLFlow na vytvorenie Spark UDF (funkcia definovaná používateľom) pre model TensorFlow. Tento UDF je možné použiť na Spark DataFrame na vykonanie predpovedí. Pandas UDF sa odporúča na efektívny prenos a spracovanie údajov pomocou šípky Apache a pandas [1].
3. Inferencia v reálnom čase: Na záver v reálnom čase môžete využiť distribuované výpočtové schopnosti spoločnosti Spark na spracovanie údajov v dávkach alebo tokoch. To umožňuje efektívne zaobchádzanie s komplexnými modelmi AI distribúciou pracovného zaťaženia do viacerých uzlov.
Optimalizačné techniky
GPU zrýchlenie
Systémy DGX sú vybavené GPU NVIDIA, ktoré sú ideálne na urýchlenie inferenčných úloh Tensorflow. Využitím zrýchlenia GPU môžete výrazne zlepšiť rýchlosť a efektívnosť inferencie v reálnom čase:
- Tensorrt: Na optimalizáciu modelov TensorFlow pre rýchlejšie inferenčné časy použite tendenciu NVIDIA. Zahŕňa to optimalizáciu fúzie a presnosti vrstvy [2].
- Zmiešaná presnosť: Použite zmiešanú presnosť na zníženie využitia pamäte a zvýšenie priepustnosti bez ohrozenia presnosti [2].
- Dávka: Spracujte viac vstupov súčasne, aby ste maximalizovali využitie GPU a znížili latenciu [2].
Distribuovaná inferencia
V prípade rozsiahlych aplikácií je možné použiť distribuovanú inferenciu pomocou Spark. To zahŕňa:
- Paralelizmus údajov: Distribuujte vstupné údaje do viacerých GPU alebo uzlov na paralelizáciu inferenčných úloh [2].
- Model paralelizmus: Rozdeľte veľké modely na viacerých GPU, ak sa nemôžu zmestiť do jednej pamäte GPU [2].
Vyladenie výkonu
Ak chcete optimalizovať výkon, monitorujte využitie GPU a podľa toho upravte veľkosti šarží. Ak využitie GPU nie je nepretržite vysoké, môže naznačovať prekážku v dátovom vstupnom potrubí, ktoré je možné riešiť optimalizáciou krokov načítania údajov a predbežného spracovania [1].
Záver
Tensorflow na DGX Spark môže účinne zvládnuť inferenciu v reálnom čase pre komplexné modely AI využitím zrýchlenia GPU, distribuovaných výpočtov a efektívnych techník spracovania údajov. Optimalizáciou potrubia modelu a dát môžete dosiahnuť vysoko výkonné možnosti inferencie v reálnom čase vhodné pre náročné aplikácie.
Citácie:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-ararning/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-park-and-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-apony-easy-with-park-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-park-tensorflowflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tensorflow-model-on-spark-to--------inferenci
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-ime-inference-on-ed-edge-devices