A DGX Spark tensorflow valóban kezelheti a valós idejű következtetéseket a komplex AI modellekhez, kihasználva mind a TensorFlow, mind az Apache Spark erősségeit. Itt található egy részletes áttekintés arról, hogy ez az integráció hogyan támogatja a valós idejű következtetéseket:
Környezetvédelmi beállítás
Ahhoz, hogy valós idejű következtetéseket hajtson végre a TensorFlow-val a DGX Spark-on, gondoskodnia kell arról, hogy a környezet megfelelően legyen beállítva. Ez magában foglalja egy kompatibilis Databricks ML futásidejű verzió használatát, amely megfelel az edzési környezetnek. A modellkövetelmények telepíthetők egy „követelmények.txt” fájlból, hogy biztosítsák a képzési és következtetési környezetek közötti konzisztenciát [1].
Adat betöltése és modell következtetése
1. Adatok betöltése: Az adatok betöltése a Spark DataFrames -be az adattípus (például képek, CSV fájlok) alapján megfelelő módszerekkel. Ez a lépés elengedhetetlen a bemeneti adatok valós idejű következtetéseire való előkészítéséhez [1].
2. Modell következtetés: Az MLFlow segítségével hozzon létre egy Spark UDF-et (felhasználó által definiált függvény) a TensorFlow modellhez. Ez az UDF alkalmazható a Spark DataFrame -ra az előrejelzések elvégzéséhez. A Pandas UDF -ek ajánlottak a hatékony adatátvitelhez és feldolgozáshoz az Apache Arrow és a Panda segítségével [1].
3. valósidejű következtetés: Valós idejű következtetésekhez kihasználhatja a Spark elosztott számítási képességeit az adatok feldolgozásához tételekben vagy patakokban. Ez lehetővé teszi a komplex AI modellek hatékony kezelését azáltal, hogy a munkaterhelést több csomópontra terjeszti.
Optimalizálási technikák
GPU gyorsulás
A DGX rendszerek NVIDIA GPU -kkal vannak felszerelve, amelyek ideálisak a tensorFlow következtetési feladatok gyorsításához. A GPU gyorsulásának kihasználásával jelentősen javíthatja a valós idejű következtetések sebességét és hatékonyságát:
- Tensorrt: Használja az Nvidia Tensorrt -ot a tensorflow modellek optimalizálásához a gyorsabb következtetésekhez. Ez magában foglalja a réteg fúziójának és pontosságának optimalizálását [2].
- Vegyes pontosság: vegyes pontosságot alkalmaz a memória használatának csökkentése és az áteresztőképesség növelése érdekében, anélkül, hogy a pontosságot veszélyeztetné [2].
- Tétel: Több bemenet feldolgozása egyszerre a GPU felhasználásának maximalizálása és a késés csökkentése érdekében [2].
elosztott következtetés
Nagyszabású alkalmazásokhoz elosztott következtetéseket lehet használni a Spark használatával. Ez magában foglalja:
- Adatok párhuzamossága: Osztja el a bemeneti adatokat több GPU -n vagy csomóponton keresztül a következtetési feladatok párhuzamosításához [2].
- Modell párhuzamosság: Ossza fel a nagy modelleket több GPU -ra, ha nem tudnak beilleszkedni egyetlen GPU memóriájába [2].
Performance Tuning
A teljesítmény optimalizálása érdekében figyelje a GPU felhasználását, és ennek megfelelően állítsa be a kötegelt méreteket. Ha a GPU kihasználtsága nem folyamatosan magas, akkor az adatbeviteli csővezeték szűk keresztmetszetét jelezheti, amelyet az adatok betöltésével és az előfeldolgozási lépések optimalizálásával lehet kezelni [1].
Következtetés
A DGX Spark tensorflow hatékonyan képes kezelni a valós idejű következtetéseket a komplex AI modellekhez a GPU gyorsulásának, az elosztott számítástechnika és a hatékony adatfeldolgozási technikák kihasználásával. A modell és az adatvezeték optimalizálásával elérheti a nagy teljesítményű valós idejű következtetési képességeket, amelyek alkalmas az alkalmazásokra.
Idézetek:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-inference/dl-model-inference
[2] https://www.restack.io/p/real-time-in-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-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
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-tensorflow-models-for-real-real-inference-in-edge-devices