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RedisAI 是一个 Redis 模块#xff0c;用于执行深度学习/机器学习模型并管理其数据。它的目的是成为模型服务的“主力”#xff0c;通过为流行的 DL/ML 框架和无与伦比的性能提供开箱即用的支持。RedisAI 遵循数据局部性原则#xff0c;最大限度地提高计算吞吐量并减…1.概述
RedisAI 是一个 Redis 模块用于执行深度学习/机器学习模型并管理其数据。它的目的是成为模型服务的“主力”通过为流行的 DL/ML 框架和无与伦比的性能提供开箱即用的支持。RedisAI 遵循数据局部性原则最大限度地提高计算吞吐量并减少延迟并利用 Redis 经生产验证的基础设施简化图的部署和服务。
2.安装
RedisAI 是Redis 模块。运行它需要安装redis6.0或者以上版本缓存数据库、模块的共享库及其依赖项。
系统环境条件
下载安装git、python3、make、wget、g/clang 和解压缩需要安装 CMake 3.0 或更高版本。如果需要 GPU 支持则需要安装 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.1 或更高版本。下载安装Redis v6.0.0 或更高版本。
2.1 docker
尝试 RedisAI 的最快方法是启动其官方 Docker 容器镜像。 在cpu机器上进行安装
docker run -p 6379:6379 redislabs/redisai:latest-cpu-x64-bionic在GPU机器上进行安装 对于 GPU 支持需要一台安装了 Nvidia 驱动程序CUDA 11.3 和 cuDNN 8.1、nvidia-container-toolkit 和 Docker 19.03 的机器。
docker run -p 6379:6379 --gpus all -it --rm redislabs/redisai:latest-gpu-x64-bionicdocker的安装是非常简单的这里不作过多的叙述了。
2.2源码构建安装
下载源代码
可以通过使用 git clone项目的存储库来获取模块的源代码如下所示
git clone --recursive https://github.com/RedisAI/RedisAI进入RedisAI源代码目录并执行以下命令进行编译和安装
cd RedisAI #进入redisai源码路径
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPERelease
make
sudo make install3. 验证安装
安装完成后可以使用以下命令验证RedisAI是否安装成功
redis-server --version
redis-cli -v
redisai --version如果所有命令都可以正常执行并显示正确的版本号则表示RedisAI已经成功安装在本地机器上。 至此RedisAI的编译安装就完成了。可以开始在Redis中使用RedisAI进行深度学习模型推理了。
