RedisAI 다운로드 RedisAI 소스 코드 다운로드

RedisAI

파이썬

Version 1.2.7

다운로드

주의

Redisai는 더 이상 적극적으로 유지되거나 지원되지 않습니다.

우리는 그들의 관심과 지원에 대해 Redisai 커뮤니티에 감사합니다.

레디 사이

Redisai는 딥 러닝/머신 러닝 모델을 실행하고 데이터를 관리하기위한 Redis 모듈입니다. 그 목적은 인기있는 DL/ML 프레임 워크 및 비교할 수없는 성능에 대한 기본 지원을 제공함으로써 모델 서빙을위한 "주력"입니다. Redisai는 데이터 로컬의 원칙을 준수하여 계산 처리량을 극대화하고 대기 시간을 줄이고 Redis의 생산으로 제공 된 인프라를 활용하여 그래프의 배포 및 서빙을 단순화합니다.

Redisai Docs를 읽으려면 Redisai.io를 방문하십시오. Redisai가 실제로 보려면 데모 페이지를 방문하십시오.

QuickStart

Redisai는 Redis 모듈입니다. 이를 실행하려면 Redis 서버 (v6.0.0 이상), 모듈의 공유 라이브러리 및 종속성이 필요합니다.

다음 섹션에서는 Redisai를 시작하는 방법을 설명합니다.

도커

Redisai를 시도하는 가장 빠른 방법은 공식 Docker 컨테이너 이미지를 시작하는 것입니다.

CPU 전용 기계에서

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

GPU 기계에서

GPU 지원에는 NVIDIA 드라이버 (CUDA 11.3 및 CUDNN 8.1), NVIDIA-CONTAINER-TOOLKIT 및 DOCKER 19.03+가 설치된 기계가 필요합니다. 자세한 정보는 Nvidia-Docker 문서를 확인하십시오

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

건물

소스 코드에서 모듈을 컴파일하고 빌드 할 수 있습니다. 개발자 페이지에는 Redisai 모듈의 설계 및 구현 및 기여 방법에 대한 자세한 정보가 있습니다.

전제 조건

패키지 : git, python3, make, wget, g ++/clang 및 unzip
CMAKE 3.0 이상이 설치해야합니다.
GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 11.3 및 CUDNN 8.1 이상이 설치해야합니다.
Redis V6.0.0 이상.

소스 코드를 얻으십시오

Git과 같은 Git을 사용하여 프로젝트의 저장소를 복제하여 모듈의 소스 코드를 얻을 수 있습니다.

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

다음과 같이 프로젝트 디렉토리로 전환하십시오.

 cd RedisAI

의존성 구축

다음 스크립트를 사용하여 CPU에 대한 다양한 Redisai 백엔드 (Tensorflow, Pytorch, Onnxruntime)의 라이브러리를 다운로드하여 구축하십시오.

bash get_deps.sh

또는 GPU 지원으로 백엔드를 가져 오기 위해 다음을 실행할 수 있습니다.

bash get_deps.sh gpu

모듈 구축

종속성이 구축되면 다음과 함께 Redisai 모듈을 빌드 할 수 있습니다.

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

또는 GPU 지원으로 Redisai를 구축하려면 다음을 실행하십시오.

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

백엔드 종속

Redisai는 현재 Pytorch (Libtorch), Tensorflow (Libtensorflow), Tensorflow Lite 및 OnnxRuntime을 백엔드로 지원합니다. 이 섹션에서는 Redisai와 지원되는 백엔드 간의 버전 맵을 보여줍니다. 한 버전의 직렬화 메커니즘이 다른 버전과 일치하지 않기 때문에 이것은 매우 중요합니다. 주어진 Redisai 버전에서 모델이 작동하는지 확인하려면 백엔드 버전과 Redisai 버전 사이의 비 호환 기능에 대한 백엔드 문서를 확인하십시오.

레디 사이	Pytorch	텐서 플로	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
주인	1.11.0	2.8.0	2.0.0	1.11.1

참고 : Keras 및 Tensorflow 2.x는 그래프 동결을 통해 지원됩니다. Keras 및 Tensorflow 2.X에서 냉동 그래프를 내보내는 방법을 보려면이 스크립트를 참조하십시오.

모듈로드

Redis 서버를 시작할 때 모듈을로드하려면 --loadmodule 명령 줄 스위치, loadmodule 구성 지시문 또는 Module의 라이브러리 경로와 함께 Redis MODULE LOAD 명령을 사용하기 만하면됩니다.

예를 들어, 서버 명령 줄 스위치를 사용하여 프로젝트 경로에서 모듈을로드하려면 다음을 사용하십시오.

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

시도해보십시오

로드되면 Redis-Cli를 사용하여 Redisai와 상호 작용할 수 있습니다. 모듈 사용에 대한 기본 정보 및 예가 여기에 설명되어 있습니다.

클라이언트 라이브러리

일부 언어에는 이미 Redisai의 명령을 지원하는 클라이언트 라이브러리가 있습니다. 다음 표는 알려진 것들을 나열합니다.

프로젝트	언어	특허	작가	URL
Jredisai	자바	BSD-3	redislabs	github
Redisai-Py	파이썬	BSD-3	redislabs	github
Redisai-Go	가다	BSD-3	redislabs	github
Redisai-JS	TypeScript/JavaScript	BSD-3	redislabs	github
Redis-Modules-SDK	TypeScript	BSD-3-Clause	Dani Tseitlin	github
레 디스-모듈-자바	자바	아파치 -2.0	덩글 리밍	github
Smartredis	C ++	BSD-2-Clause	크레이 실험실	github
Smartredis	기음	BSD-2-Clause	크레이 실험실	github
Smartredis	포트란	BSD-2-Clause	크레이 실험실	github
Smartredis	파이썬	BSD-2-Clause	크레이 실험실	github