DGX kıvılcımındaki tensorflow, karmaşık AI modelleri için gerçek zamanlı çıkarımla başa çıkabilir ve hem tensorflow hem de Apache kıvılcımının güçlü yönlerinden yararlanabilir. İşte bu entegrasyonun gerçek zamanlı çıkarımları nasıl desteklediğine dair ayrıntılı bir bakış:
Çevre Kurulumu
DGX Spark'ta TensorFlow ile gerçek zamanlı çıkarım yapmak için, ortamınızın düzgün bir şekilde kurulduğundan emin olmanız gerekir. Bu, eğitim ortamıyla eşleşen uyumlu bir Databricks ML çalışma zamanı sürümü kullanmayı içerir. Model gereksinimleri, eğitim ve çıkarım ortamları arasında tutarlılığı sağlamak için bir `` gereksinimler.txt` dosyasından yüklenebilir.
Veri Yükleme ve Model Çıkarımı
1. Veri Yükleme: Veri türüne dayalı uygun yöntemler kullanılarak verileri Spark veri çerçevelerine yükleyin (ör. Görüntüler, CSV dosyaları). Bu adım, giriş verilerinin gerçek zamanlı çıkarım için hazırlanması için çok önemlidir [1].
2. Model çıkarım: Tensorflow modeli için bir Spark UDF (kullanıcı tanımlı işlev) oluşturmak için MLFLOW'u kullanın. Bu UDF, tahminleri gerçekleştirmek için Spark veri çerçevesine uygulanabilir. Pandas UDF'ler, Apache Arrow ve Pandalar kullanılarak verimli veri aktarımı ve işleme için önerilir [1].
3. Gerçek zamanlı çıkarım: Gerçek zamanlı çıkarım için, verileri partilerde veya akışlar halinde işlemek için Spark'ın dağıtılmış bilgi işlem özelliklerinden yararlanabilirsiniz. Bu, iş yükünü birden çok düğüm boyunca dağıtarak karmaşık AI modellerinin verimli bir şekilde ele alınmasına izin verir.
Optimizasyon Teknikleri
GPU Hızlanma
DGX sistemleri, tensorflow çıkarım görevlerini hızlandırmak için ideal olan NVIDIA GPU'ları ile donatılmıştır. GPU hızlanmasından yararlanarak, gerçek zamanlı çıkarımın hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırabilirsiniz:
- Tensorrt: Tensorflow modellerini daha hızlı çıkarım süreleri için optimize etmek için NVIDIA'nın tensorrt kullanın. Bu, tabaka füzyonunun ve hassasiyetinin optimize edilmesini içerir [2].
- Karışık hassasiyet: Bellek kullanımını azaltmak ve doğruluktan ödün vermeden verimi arttırmak için karışık hassasiyet kullanın [2].
- Toplama: GPU kullanımını en üst düzeye çıkarmak ve gecikmeyi azaltmak için birden fazla giriş aynı anda işleyin [2].
Dağıtılmış Çıkarım
Büyük ölçekli uygulamalar için Spark kullanılarak dağıtılan çıkarım kullanılabilir. Bu şunları içerir:
- Veri paralelliği: Çıkarım görevlerini paralelleştirmek için giriş verilerini birden çok GPU veya düğüm boyunca dağıtın [2].
- Model Paralellik: Tek bir GPU'nun belleğine sığamazlarsa, büyük modelleri birden fazla GPU'ya bölün [2].
Performans Ayarı
Performansı optimize etmek için GPU kullanımını izleyin ve parti boyutlarını buna göre ayarlayın. GPU kullanımı sürekli yüksek değilse, veri girişi hattında veri yükleme ve ön işlem adımları optimize edilerek ele alınabilen bir darboğaz gösterebilir [1].
Çözüm
DGX Spark üzerindeki tensorflow, GPU hızlanması, dağıtılmış bilgi işlem ve verimli veri işleme tekniklerinden yararlanarak karmaşık AI modelleri için gerçek zamanlı çıkarımları etkili bir şekilde işleyebilir. Model ve veri boru hattını optimize ederek, zorlu uygulamalar için uygun yüksek performanslı gerçek zamanlı çıkarım özellikleri elde edebilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-interence/dl-model-inesense de
[2] https://www.restack.io/p/real-time-ai-serence-orswer-tensorflow-ci-ai
[3] https://www.databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-park-and-teensorflow.html
[4] https://deceloper.nvidia.com/blog/distibuted-depe-learning-mee-usy-with-3-4/
[5] https://www.tensorflow.org
[6] https://www.snowflake.com/guides/whatspark-Tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/56849900/how-to-deploy-teensorflow-model-on-to-do-inseence-only
[8] https://www.hophr.com/tutorial-page/optimize-teensorflow-models-for-real time-se-se-se-devices