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Déploiement de l’analyse des sentiments du centre de support

Contributeurs

Le déploiement de la solution implique les composants suivants :

  1. Kit NetApp DataOps

  2. Configuration NGC

  3. Serveur NVIDIA RIVA

  4. Kit d’outils NVIDIA TAO

  5. Exporter des modèles TAO vers RIVA

Pour effectuer le déploiement, procédez comme suit :

Kit NetApp DataOps : analyse des sentiments des centres de support

Pour utiliser le "Kit NetApp DataOps", effectuez les opérations suivantes :

  1. PIP installer la boîte à outils.

    python3 -m pip install netapp-dataops-traditional
  2. Configuration de la gestion des données

    netapp_dataops_cli.py config

Configuration NGC : analyse du sentiment du centre de support

Pour configurer "NVIDIA NGC", effectuez les opérations suivantes :

  1. Télécharger le contrôleur NGC.

    wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip && unzip -o ngccli_linux.zip && chmod u+x ngc
  2. Ajoutez votre répertoire actuel au chemin d’accès.

    echo "export PATH=\"\$PATH:$(pwd)\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile
  3. Vous devez configurer l’interface de ligne de commandes NGC pour que vous puissiez exécuter les commandes. Entrez la commande suivante, y compris votre clé API lorsque vous y êtes invité.

    ngc config set

Pour les systèmes d’exploitation qui ne sont pas basés sur Linux, rendez-vous sur "ici".

Serveur NVIDIA RIVA : analyse des sentiments des centres de support

Pour configurer "NVIDIA RIVA", effectuez les opérations suivantes :

  1. Téléchargez les fichiers RIVA de NGC.

    ngc registry resource download-version nvidia/riva/riva_quickstart:1.4.0-beta
  2. Initialiser LA configuration RIVA (riva_init.sh).

  3. Démarrez LE serveur RIVA (riva_start.sh).

  4. Démarrez le client RIVA (riva_start_client.sh).

  5. Dans le client RIVA, installez la bibliothèque de traitement audio ( "FFMPEG")

    apt-get install ffmpeg
  6. Démarrez le "Jupyter" serveur.

  7. Exécutez le bloc-notes RIVA Inférence Pipeline.

Kit NVIDIA TAO : analyse des sentiments du centre de support

Pour configurer la boîte à outils NVIDIA TAO, procédez comme suit :

  1. Préparez et activez un "virtualisé" Pour la boîte à outils TAO.

  2. Installer le "packages requis".

  3. Tirez manuellement l’image utilisée pendant l’entraînement et le réglage précis.

    docker pull nvcr.io/nvidia/tao/tao-toolkit-pyt:v3.21.08-py3
  4. Démarrez le "Jupyter" serveur.

  5. Exécutez l’ordinateur portable TAT Fine Tuning.

Exporter des modèles TAO vers RIVA : prendre en charge l’analyse des sentiments des centres de support

À utiliser "Modèles TAO Toolkit à RIVA", effectuez les opérations suivantes :

  1. Enregistrez des modèles dans le portable TAT Fine Tuning.

  2. Copier des modèles entraînés TAO dans le répertoire de modèle RIVA.

  3. Démarrez LE serveur RIVA (riva_start.sh).

Les obstacles au déploiement

Voici quelques points à garder à l’esprit lors du développement de votre propre solution :

  • Le kit NetApp DataOps est installé en premier pour assurer le fonctionnement optimal du système de stockage des données.

  • NVIDIA NGC doit être installé avant toute autre chose, car il authentifie le téléchargement des images et des modèles.

  • RIVA doit être installé avant la boîte à outils TAO. L’installation DE RIVA configure le démon docker pour extraire les images si nécessaire.

  • DGX et docker doivent avoir un accès à Internet pour télécharger les modèles.