TensorFlow на Spark DGX справді може обробляти висновок у режимі реального часу для складних моделей AI, використовуючи сильні сторони як TensorFlow, так і Apache Spark. Ось детальний огляд того, як ця інтеграція підтримує висновок у режимі реального часу:
Налаштування навколишнього середовища
Для виконання висновку в режимі реального часу з TensorFlow на DGX Spark, вам потрібно забезпечити належне налаштування вашого середовища. Це включає використання сумісної версії Databricks ML Runtime, яка відповідає навчальному середовищу. Вимоги до моделі можуть бути встановлені з файлу `itipers.txt` для забезпечення узгодженості між навчальними та висновками [1].
Завантаження даних та умови моделі
1. Завантаження даних: Завантажте дані в іскрові дані даних за допомогою відповідних методів на основі типу даних (наприклад, зображення, файли CSV). Цей крок має вирішальне значення для підготовки вхідних даних для висновку в режимі реального часу [1].
2. Висновок моделі: Використовуйте MLFLOW для створення іскрового UDF (визначеної користувачем функції) для моделі TensorFlow. Цей UDF може бути застосований до Spark Data Chrame для виконання прогнозів. Pandas UDF рекомендується для ефективної передачі та обробки даних за допомогою стрілки Apache та Pandas [1].
3. Висновок у режимі реального часу: Для висновку в режимі реального часу ви можете використовувати розподілені обчислювальні можливості Spark для обробки даних у партіях або потоках. Це дозволяє ефективно керувати складними моделями AI, розподіляючи навантаження на кілька вузлів.
методи оптимізації
прискорення GPU
Системи DGX оснащені графічними процесорами NVIDIA, які ідеально підходять для прискорення завдань щодо висновку TensorFlow. Використовуючи прискорення GPU, ви можете значно підвищити швидкість та ефективність висновку в режимі реального часу:
- Tensorrt: Використовуйте Tensorrt Nvidia для оптимізації моделей TensorFlow для більш швидких часів умовиводу. Це передбачає оптимізацію синтезу та точності шару [2].
- Змішана точність: Використовуйте змішану точність для зменшення використання пам'яті та збільшення пропускної здатності, не погіршуючи точність [2].
- Вигручування: обробіть кілька входів одночасно, щоб максимально використовувати використання GPU та зменшити затримку [2].
Розподілений висновок
Для масштабних додатків можна використовувати розподілений висновок за допомогою Spark. Це передбачає:
- Паралелізм даних: розподілити вхідні дані через кілька графічних процесорів або вузлів для паралелізації завдань у висновку [2].
- Модель паралелізму: розділити великі моделі на декілька графічних процесорів, якщо вони не можуть вписатись у пам'ять одного GPU [2].
налаштування продуктивності
Для оптимізації продуктивності моніторинг використання графічного процесора та відповідно відрегулюйте розміри партії відповідно. Якщо використання GPU не є безперервно високим, воно може вказувати на вузьке місце в трубопроводі введення даних, який може бути вирішений шляхом оптимізації етапів завантаження даних та попередньої обробки [1].
Висновок
TensorFlow на DGX Spark може ефективно обробляти висновок у режимі реального часу для складних моделей AI, використовуючи прискорення GPU, розподілені обчислення та ефективні методи обробки даних. Оптимізуючи трубопровід моделі та даних, ви можете досягти високопродуктивних можливостей у режимі реального часу, придатних для вимогливих додатків.
Цитати:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inferce/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-spark-and-tensorflow.html
[4] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-spark-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-tensorflow-model-on-park-to-do-fence-nony
4