Tensorflow DGX Sparkil saab tõepoolest hakkama keerukate AI-mudelite reaalajas järeldustega, võimendades nii TensorFlow kui ka Apache Sparki tugevusi. Siin on üksikasjalik ülevaade sellest, kuidas see integratsioon reaalajas järeldusi toetab:
Keskkonna seadistamine
Tensorflowi reaalajas järelduste tegemiseks DGX Sparkil peate tagama, et teie keskkond on korralikult üles seatud. See hõlmab ühilduva andmebricks ML Runtime versiooni kasutamist, mis vastab treeningkeskkonnale. Mudeli nõudeid saab installida faili "TXT", et tagada treeningu ja järelduste keskkondade järjepidevus [1].
Andmete laadimine ja mudeli järeldused
1. Andmete laadimine: laadige andmed Spark DataFamesisse, kasutades sobivaid meetodeid, mis põhinevad andmetüübil (nt pildid, CSV -failid). See samm on sisendandmete ettevalmistamiseks reaalajas järelduste jaoks ülioluline [1].
2. Mudeli järeldused: kasutage MLFlow, et luua tensorflow mudeli Spark UDF (kasutaja määratletud funktsioon). Seda UDF -i saab ennustuste tegemiseks rakendada Spark DataFrame'i. Pandad UDF -id on soovitatav tõhusaks andmeedastuseks ja töötlemiseks Apache noole ja pandade abil [1].
3. Reaalajas järeldused: reaalajas järelduste saamiseks saate Sparki hajutatud arvutusvõimalusi kasutada andmete töötlemiseks partiide või voogudega. See võimaldab keerukate AI -mudelite tõhusat käitlemist, jaotades töökoormuse mitme sõlme vahel.
optimeerimise tehnikad
GPU kiirendus
DGX -süsteemid on varustatud NVIDIA GPU -dega, mis sobivad ideaalselt tensorflow järelduste kiirendamiseks. GPU kiirenduse abil saate reaalajas järelduste kiirust ja tõhusust märkimisväärselt parandada:
- Tensorrt: kasutage Nvidia tensorrt, et optimeerida tensorflow mudeleid kiiremate järelduste ajaks. See hõlmab kihi sulandumise ja täpsuse optimeerimist [2].
- Segatud täpsus: kasutage segatud täpsust, et vähendada mälu kasutamist ja suurendada läbilaskevõimet ilma ohustamata täpsust [2].
- Partiimine: töötlege mitu sisendit üheaegselt, et maksimeerida GPU kasutamist ja vähendada latentsusaega [2].
jaotatud järeldused
Suuremahuliste rakenduste jaoks saab kasutada sädeme kasutamist hajutatud järeldusi. See hõlmab:
- Andmete paralleelsus: levitage sisendandmeid mitme GPU või sõlme vahel, et järelduste ülesandeid parandada [2].
- Mudeli paralleelsus: jagage suured mudelid mitme GPU -s, kui need ei mahu ühe GPU mällu [2].
jõudluse häälestamine
Jõudluse optimeerimiseks jälgige vastavalt GPU kasutamist ja vastavalt partiide suurusi. Kui GPU kasutamine pole pidevalt kõrge, võib see näidata kitsaskohta andmesisendi torustikus, millega saab tegeleda andmete laadimise ja eeltöötluse etappide optimeerimisega [1].
Järeldus
Tensorflow DGX Sparkil saab tõhusalt käsitleda keerukate AI-mudelite reaalajas järeldusi, võimendades GPU kiirendust, hajutatud andmetöötlust ja tõhusaid andmetöötluse tehnikaid. Mudeli ja andmete torujuhtme optimeerimisega saate saavutada suure jõudlusega reaalajas järeldamisvõimalused, mis sobivad nõudlikeks rakendusteks.
Tsitaadid:
]
]
]
]
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/what-spark-ensorflow
]
]