ML-Modelle am Edge bereitstellen: Eine Anleitung mit Wallaroo AI

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung in die Wallaroo AI Plattform
2. Vorteile der Nutzung der Wallaroo Plattform zur Bereitstellung von ML-Modellen am Edge
3. Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der Wallaroo Plattform für die Edge-Bereitstellung von ML-Modellen
4. Wie man das Wallaroo-Cluster konfiguriert und eine Arbeitsumgebung auswählt
5. Hochladen des Modells auf das Wallaroo-Cluster
6. Konfigurieren der Hardware für die Bereitstellung auf dem Edge
7. Testen des Modells auf dem simulierten Edge-Umfeld
8. Veröffentlichen des Modells für die Edge-Bereitstellung
9. Durchführen der Edge-Bereitstellung auf dem Edge-Gerät mit Docker
10. Testen der Edge-Bereitstellung mit cURL-Befehl
11. Zusammenfassung und Vorteile der Edge-Bereitstellung mit Wallaroo AI

Einführung in die Wallaroo AI Plattform

Die Wallaroo AI Plattform bietet eine nahtlose Lösung zur Bereitstellung von ML-Modellen am Edge. Mit der Wallaroo Plattform können Entwickler ihre Modelle auf einem zentralen Cluster entwickeln und testen, bevor sie für den Einsatz am Edge verpackt und bereitgestellt werden. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die Wallaroo Plattform zur Bereitstellung von ML-Modellen am Edge verwendet werden kann und welche Vorteile dies bietet.

Vorteile der Nutzung der Wallaroo Plattform zur Bereitstellung von ML-Modellen am Edge

Die Nutzung der Wallaroo Plattform für die Edge-Bereitstellung von ML-Modellen bietet verschiedene Vorteile. Einer der Hauptvorteile ist die Möglichkeit, ML-Modelle in einem simulierten Edge-Umfeld zu testen, um sicherzustellen, dass sie unter den gegebenen Bedingungen effektiv funktionieren. Darüber hinaus ermöglicht die Wallaroo Plattform eine einfache und effiziente Verpackung und Bereitstellung von Modellen auf Edge-Geräten unter Verwendung von Docker. Die Integration mit anderen Code-Bestandteilen auf dem Edge-Gerät erleichtert die Systemautomatisierung und eröffnet vielfältige Einsatzmöglichkeiten.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der Wallaroo Plattform für die Edge-Bereitstellung von ML-Modellen

In diesem Abschnitt werden wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der Wallaroo Plattform für die Edge-Bereitstellung von ML-Modellen präsentieren. Folgen Sie den nachstehenden Schritten, um Ihr Modell auf dem Wallaroo-Cluster zu entwickeln, zu testen und für die Edge-Bereitstellung vorzubereiten.

1. Schritt: Konfiguration des Wallaroo-Clusters und Auswahl einer Arbeitsumgebung

Bevor Sie mit der Entwicklung Ihres ML-Modells beginnen, müssen Sie das Wallaroo-Cluster konfigurieren und eine Arbeitsumgebung auswählen. Die Wallaroo Plattform bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Konfiguration des Clusters und zur Auswahl der gewünschten Arbeitsumgebung.

2. Schritt: Hochladen des Modells auf das Wallaroo-Cluster

Sobald das Cluster konfiguriert und die Arbeitsumgebung ausgewählt ist, können Sie Ihr ML-Modell auf das Wallaroo-Cluster hochladen. Verwenden Sie dazu den "upload model" Befehl und geben Sie das Modell an, das Sie hochladen möchten.

3. Schritt: Konfigurieren der Hardware für die Bereitstellung auf dem Edge

Sie haben die Möglichkeit, die Hardware-Konfiguration für die Bereitstellung auf dem Edge anzupassen. Dies umfasst die Anzahl der CPUs und GPUs sowie den verfügbaren Arbeitsspeicher. Sie können die Standardkonfiguration beibehalten oder diese an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

4. Schritt: Testen des Modells auf dem simulierten Edge-Umfeld

Bevor Sie das Modell auf dem Edge bereitstellen, müssen Sie es zusammen mit der ausgewählten Hardware-Konfiguration auf dem Wallaroo-Cluster testen. Dadurch können Sie sicherstellen, dass das Modell unter Edge-Bedingungen wie begrenzter Rechenleistung und Ressourcenverfügbarkeit effektiv funktioniert.

5. Schritt: Veröffentlichen des Modells für die Edge-Bereitstellung

Sobald Sie mit dem Testen des Modells auf dem simulierten Edge-Umfeld zufrieden sind, können Sie es für die Edge-Bereitstellung veröffentlichen. Verwenden Sie den "publish" Befehl, um das Modell zu verpacken und die erforderlichen URLs für die Bereitstellung auf dem Edge-Gerät zu erhalten.

6. Schritt: Durchführen der Edge-Bereitstellung auf dem Edge-Gerät mit Docker

Die Edge-Bereitstellung erfolgt mithilfe von Docker. Öffnen Sie das Terminal auf Ihrem Edge-Gerät und verwenden Sie den "Docker run" Befehl zusammen mit den erhaltenen URLs, um den Wallaroo-Engine und Ihre bereitgestellte Pipeline auf dem Edge-Gerät zu starten.

7. Schritt: Testen der Edge-Bereitstellung mit cURL-Befehl

Um die Edge-Bereitstellung zu testen, können Sie den cURL-Befehl verwenden, um eine Arrow-Datei an die bereitgestellte Pipeline zu senden. Überprüfen Sie die Ergebnisse und stellen Sie sicher, dass das Modell wie erwartet funktioniert.

Zusammenfassung und Vorteile der Edge-Bereitstellung mit Wallaroo AI

Die Edge-Bereitstellung von ML-Modellen mit der Wallaroo AI Plattform bietet viele Vorteile. Durch die Auswahl der optimalen Hardware-Konfiguration und die Simulation des Edge-Umfelds können Entwickler sicher sein, dass ihre Modelle unter realen Bedingungen effektiv funktionieren. Die nahtlose Verpackung und Bereitstellung auf dem Edge-Gerät mittels Docker ermöglicht eine einfache Integration mit anderen Code-Bestandteilen und eröffnet vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Systemautomatisierung und anderen Anwendungsbereichen.

Vor- und Nachteile der Edge-Bereitstellung mit Wallaroo AI

Vorteile:

• Effektive Simulation des Edge-Umfelds zur Gewährleistung der Leistungsfähigkeit der Modelle
• Einfache Verpackung und Bereitstellung der Modelle auf dem Edge-Gerät mittels Docker
• Flexibilität zur Integration mit anderen Code-Bestandteilen für Systemautomatisierung und Funktionalitätserweiterung

Nachteile:

• Erfordert eine gewisse Konfiguration und Einrichtung des Wallaroo-Clusters und des Edge-Geräts
• Kann zusätzlichen Entwicklungs- und testing-Aufwand erfordern