تنزيل RedisAI - تنزيل رمز المصدر RedisAI

RedisAI

بايثون

Version 1.2.7

تنزيل

حذر

لم يعد Redisai محافظة أو مدعومة بنشاط.

نحن ممتنون لمجتمع Redisai على اهتمامهم ودعمهم.

redisai

Redisai هي وحدة Redis لتنفيذ نماذج التعلم العميق/التعلم الآلي وإدارة بياناتها. الغرض منه هو "العمود الفقري" للخدمة النموذجية ، من خلال توفير الدعم خارج الصندوق لأطر DL/ML الشهيرة والأداء الذي لا مثيل له. يزيد Redisai من إنتاجية الحساب ويقلل من الكمون عن طريق الالتزام بمبدأ موقع البيانات ، وكذلك يبسط نشر الرسوم البيانية وخدمتها من خلال الاستفادة من البنية التحتية التي تم إثباتها لإنتاج الإنتاج.

لقراءة مستندات redisai ، تفضل بزيارة redisai.io. لرؤية Redisai في العمل ، تفضل بزيارة صفحة التجريبية.

Quickstart

Redisai هي وحدة redis. لتشغيله ، ستحتاج إلى خادم REDIS (v6.0.0 أو أكثر) ، والمكتبة المشتركة للوحدة ، وتبعياتها.

تصف الأقسام التالية كيفية البدء في Redisai.

عامل ميناء

أسرع طريقة لتجربة Redisai هي إطلاق صور حاوية Docker الرسمية.

على آلة وحدة المعالجة المركزية فقط

 docker run -p 6379:6379 redislabs/redisai:1.2.7-cpu-bionic

على آلة GPU

بالنسبة لدعم GPU ، ستحتاج إلى جهاز ستحتاج إلى جهاز يحتوي على برنامج تشغيل NVIDIA (CUDA 11.3 و CUDNN 8.1) و NVIDIA-Container-Toolkit و Docker 19.03+. للحصول على معلومات مفصلة ، الخروج من وثائق Nvidia-Docker

 docker run -p 6379:6379 --gpus all -it --rm redislabs/redisai:1.2.7-gpu-bionic

مبنى

يمكنك تجميع وبناء الوحدة النمطية من رمز المصدر الخاص بها. تحتوي صفحة المطور على مزيد من المعلومات حول تصميم وتنفيذ وحدة Redisai وكيفية المساهمة.

المتطلبات الأساسية

الحزم: git ، python3 ، make ، wget ، g ++/clang ، و unsip
يحتاج Cmake 3.0 أو أعلى إلى تثبيت.
يجب تثبيت CUDA 11.3 و CUDNN 8.1 أو أعلى إذا كان دعم GPU مطلوبًا.
redis v6.0.0 أو أكثر.

احصل على رمز المصدر

يمكنك الحصول على رمز مصدر الوحدة النمطية عن طريق استنساخ مستودع المشروع باستخدام git مثل SO:

git clone --recursive https://github.com/RedisAI/RedisAI

التبديل إلى دليل المشروع مع:

 cd RedisAI

بناء التبعيات

استخدم البرنامج النصي التالي لتنزيل وإنشاء مكتبات Redisai الخلفية المختلفة (TensorFlow ، Pytorch ، onnxruntime) لموحدة المعالجة المركزية فقط:

bash get_deps.sh

بدلاً من ذلك ، يمكنك تشغيل ما يلي لجلب الخلفية بدعم GPU.

bash get_deps.sh gpu

بناء الوحدة النمطية

بمجرد بناء التبعيات ، يمكنك بناء وحدة Redisai مع:

make -C opt clean ALL=1
make -C opt

بدلاً من ذلك ، قم بتشغيل ما يلي لبناء redisai مع دعم GPU:

make -C opt clean ALL=1
make -C opt GPU=1

التبعية الخلفية

يدعم Redisai حاليًا Pytorch (libtorch) و TensorFlow (libtensorflow) و Tensorflow Lite و Onnxruntime كخلفية. يعرض هذا القسم خريطة الإصدار بين Redisai والخلفية المدعومة. هذا مهم للغاية لأن آلية التسلسل لإصدار واحد قد لا تتطابق مع آخر. للتأكد من أن النموذج الخاص بك سيعمل مع إصدار Redisai معين ، تحقق مع وثائق الواجهة الخلفية حول الميزات غير المتوافقة بين إصدار الواجهة الخلفية الخاصة بك و Redisai إصدارها.

redisai	Pytorch	Tensorflow	tflite	onnxruntime
1.0.3	1.5.0	1.15.0	2.0.0	1.2.0
1.2.7	1.11.0	2.8.0	2.0.0	1.11.1
يتقن	1.11.0	2.8.0	2.0.0	1.11.1

ملاحظة: يتم دعم Keras و TensorFlow 2.x من خلال تجميد الرسم البياني. شاهد هذا البرنامج النصي لمعرفة كيفية تصدير رسم بياني مجمد من Keras و TensorFlow 2.x.

تحميل الوحدة

لتحميل الوحدة النمطية عند بدء تشغيل خادم redis ، ما عليك سوى استخدام مفتاح سطر الأوامر --loadmodule ، أو توجيه تكوين loadmodule أو أمر MODULE LOAD .

على سبيل المثال ، لتحميل الوحدة النمطية من مسار المشروع باستخدام مفتاح سطر أوامر الخادم ، استخدم ما يلي:

redis-server --loadmodule ./install-cpu/redisai.so

جربها

بمجرد التحميل ، يمكنك التفاعل مع Redisai باستخدام redis-cli. تم وصف المعلومات الأساسية والأمثلة لاستخدام الوحدة النمطية هنا.

مكتبات العملاء

تحتوي بعض اللغات بالفعل على مكتبات عملاء توفر الدعم لأوامر Redisai. يسرد الجدول التالي الجدول المعروف:

مشروع	لغة	رخصة	مؤلف	عنوان URL
Jredisai	جافا	BSD-3	redislabs	جيثب
redisai-py	بيثون	BSD-3	redislabs	جيثب
redisai-go	يذهب	BSD-3	redislabs	جيثب
redisai-js	TypeScript/JavaScript	BSD-3	redislabs	جيثب
redis-modules-sdk	TypeScript	BSD-3-cause	داني تسيتلين	جيثب
redis-modules-java	جافا	Apache-2.0	Dengliming	جيثب
smartredis	C ++	BSD-2-COPLE	مختبرات كراي	جيثب
smartredis	ج	BSD-2-COPLE	مختبرات كراي	جيثب
smartredis	فورتران	BSD-2-COPLE	مختبرات كراي	جيثب
smartredis	بيثون	BSD-2-COPLE	مختبرات كراي	جيثب