RedisAI

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Redisai não é mais mantido ou apoiado ativamente.

Somos gratos à comunidade Redisai por seu interesse e apoio.

Redisai

O Redisai é um módulo Redis para executar modelos de aprendizado profundo/aprendizado de máquina e gerenciar seus dados. Seu objetivo é ser um "cavalo de trabalho" para a porção de modelos, fornecendo suporte para fora da caixa para estruturas populares DL/ML e desempenho incomparável. O Redisai maximiza a taxa de transferência de computação e reduz a latência, aderindo ao princípio da localidade de dados , além de simplificar a implantação e a porção de gráficos, aproveitando a infraestrutura comprovada por produção da Redis.

Para ler Docs Redisai, visite Redisai.io. Para ver o Redisai em ação, visite a página demos.

Investir rápido

Redisai é um módulo Redis. Para executá -lo, você precisará de um servidor Redis (v6.0.0 ou maior), a biblioteca compartilhada do módulo e suas dependências.

As seções a seguir descrevem como começar com o Redisai.

Docker

A maneira mais rápida de experimentar o Redisai é lançando suas imagens oficiais de contêineres do Docker.

Em uma máquina apenas CPU

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

Em uma máquina de GPU

Para suporte à GPU, você precisará de uma máquina, precisará de uma máquina com driver NVIDIA (CUDA 11.3 e CUDNN 8.1), NVIDIA-container-Toolkit e Docker 19.03+ instalados. Para obter informações detalhadas, checkout nvidia-docker documentação

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

Prédio

Você pode compilar e criar o módulo a partir de seu código -fonte. A página do desenvolvedor tem mais informações sobre o design e a implementação do módulo Redisai e como contribuir.

Pré -requisitos

• Pacotes: git, python3, make, wget, g ++/clang e descompactação
• CMake 3.0 ou superior precisa ser instalado.
• CUDA 11.3 e CUDNN 8.1 ou superior precisam ser instalados se o suporte à GPU for necessário.
• Redis v6.0.0 ou maior.

Obtenha o código -fonte

Você pode obter o código -fonte do módulo clonando o repositório do projeto usando o git como assim:

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

Mude para o diretório do projeto com:

 cd RedisAI

Construindo as dependências

Use o script a seguir para baixar e construir as bibliotecas dos vários backnds do Redisai (Tensorflow, Pytorch, OnnxRuntime) apenas para CPU:

bash get_deps.sh

Como alternativa, você pode executar o seguinte para buscar os back -end com o suporte da GPU.

bash get_deps.sh gpu

Construindo o módulo

Depois que as dependências forem construídas, você pode construir o módulo Redisai com:

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

Como alternativa, execute o seguinte para construir o Redisai com o suporte da GPU:

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

Dependência de back -end

Atualmente, o Redisai suporta Pytorch (Libtorch), Tensorflow (LibttensorFlow), Tensorflow Lite e OnnxRuntime como back -ends. Esta seção mostra o mapa da versão entre o Redisai e os back -ends suportados. Isso extremamente importante, pois o mecanismo de serialização de uma versão pode não corresponder a outra. Para garantir que seu modelo funcione com uma determinada versão Redisai, verifique com a documentação de back -end sobre os recursos incompatíveis entre a versão do seu back -end e a versão Redisai é construída.

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
mestre	1.11.0	2.8.0	2.0.0	1.11.1

Nota: Keras e TensorFlow 2.x são suportados através do congelamento de gráficos. Veja este script para ver como exportar um gráfico congelado de Keras e TensorFlow 2.x.

Carregando o módulo

Para carregar o módulo ao iniciar o servidor Redis, basta usar o switch de linha de comando --loadmodule , a diretiva de configuração loadmodule ou o comando MODULE LOAD Redis com o caminho para a biblioteca do módulo.

Por exemplo, para carregar o módulo do caminho do projeto com um comutador de linha de comando do servidor, use o seguinte:

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

Experimente

Uma vez carregado, você pode interagir com o Redisai usando o Redis-Cli. Informações básicas e exemplos para o uso do módulo são descritos aqui.

Bibliotecas de clientes

Alguns idiomas já possuem bibliotecas de clientes que fornecem suporte aos comandos da Redisai. A tabela a seguir lista os conhecidos:

Projeto	Linguagem	Licença	Autor	Url
Jredisai	Java	BSD-3	Redislabs	Github
Redisai-Py	Python	BSD-3	Redislabs	Github
Redisai-Go	Ir	BSD-3	Redislabs	Github
Redisai-js	TypeScript/JavaScript	BSD-3	Redislabs	Github
Redis-Modules-SDK	TypeScript	BSD-3-cláusula	Dani Tseitlin	Github
Redis-Modules-Java	Java	Apache-2.0	Dengliming	Github
Smartredis	C ++	BSD-2-cláusula	Cray Labs	Github
Smartredis	C	BSD-2-cláusula	Cray Labs	Github
Smartredis	Fortran	BSD-2-cláusula	Cray Labs	Github
Smartredis	Python	BSD-2-cláusula	Cray Labs	Github

A documentação completa da API da Redisai pode ser encontrada na página Comandos.

Documentação

Leia os documentos em redisai.io.

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Licença

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