Tensorflow na DGX Spark lahko resnično obravnava sklepanje v realnem času za kompleksne modele AI, s čimer izkorišča prednosti tako Tensorflow kot Apache Spark. Tu je podroben pregled, kako ta integracija podpira sklepanje v realnem času:
Nastavitev okolja
Če želite izvesti sklepanje v realnem času s Tensorflow na DGX Spark, morate zagotoviti, da je vaše okolje pravilno nastavljeno. To vključuje uporabo združljive različice Runtime Bunctime, ki ustreza okolju za usposabljanje. Zahteve modela je mogoče namestiti iz datoteke `zahteve.txt`, da se zagotovi skladnost med usposabljanjem in sklepanjem [1].
Nalaganje podatkov in sklepanje modela
1. Nalaganje podatkov: Naložite podatke v SPARK DataFrames z uporabo ustreznih metod, ki temeljijo na vrsti podatkov (npr. Slike, datoteke CSV). Ta korak je ključnega pomena za pripravo vhodnih podatkov za sklepanje v realnem času [1].
2. Sklepanje modela: uporabite MLFLOW, da ustvarite Spark UDF (uporabniško definirana funkcija) za model Tensorflow. Ta UDF je mogoče uporabiti za Spark DataFrame za izvedbo napovedi. Pandas UDF se priporočajo za učinkovit prenos in obdelavo podatkov z uporabo Apache Arrow in Pandas [1].
3. Sklepanje v realnem času: Za sklepanje v realnem času lahko uporabite SPARK-ove porazdeljene računalniške zmogljivosti za obdelavo podatkov v serijah ali tokih. To omogoča učinkovito ravnanje s kompleksnimi modeli AI z distribucijo delovne obremenitve po več vozliščih.
Tehnike optimizacije
GPU pospeševanje
Sistemi DGX so opremljeni z Nvidia GPU -ji, ki so idealni za pospeševanje nalog tensorflow sklepanja. Z uporabo pospeškov GPU lahko znatno izboljšate hitrost in učinkovitost sklepanja v realnem času:
- TENSORRT: Uporabite NVIDIA TENSORTRT za optimizacijo modelov Tensorflow za hitrejši čas sklepanja. To vključuje optimizacijo fuzije in natančnosti plasti [2].
- Mešana natančnost: Uporabite mešano natančnost, da zmanjšate porabo pomnilnika in povečate pretok, ne da bi pri tem ogrozili natančnost [2].
- Serija: obdelajte več vhodov hkrati, da povečate uporabo GPU -ja in zmanjšate zamude [2].
Distribuirano sklepanje
Za obsežne aplikacije lahko uporabimo porazdeljeno sklepanje z uporabo SPARK. To vključuje:
- Paralelizem podatkov: Razdelite vhodne podatke na več GPU -jev ali vozlišč, da vzpostavite naloge sklepanja [2].
- Modelni vzporednik: velike modele razdelite na več GPU -jev, če se ne morejo prilegati v pomnilnik enega samega GPU [2].
Uravnava Performance
Za optimizacijo zmogljivosti spremljajte uporabo GPU in ustrezno prilagodite velikosti šarže. Če uporaba GPU ni stalno visoka, lahko kaže na ozko grlo v vhodnem cevovodu, ki ga je mogoče obravnavati z optimizacijo korakov nalaganja podatkov in predhodno obdelavo [1].
Zaključek
Tensorflow na DGX Spark lahko učinkovito obravnava sklepanje v realnem času za kompleksne modele AI, tako da izkoristite pospeševanje GPU-ja, porazdeljeno računalništvo in učinkovite tehnike obdelave podatkov. Z optimizacijo modela in podatkovnega cevovoda lahko dosežete visoko zmogljive zmogljivosti sklepanja v realnem času, primerne za zahtevne aplikacije.
Navedbe:
[1] https://docs.databricks.com/aws/sl/machine-learning/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-and-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-loarning-made-easy-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-only
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-time-inference-on-on-edge-devices