サポートセンターのセンチメント分析の導入
解決策の導入には、次のコンポーネントが含まれます。
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NetApp DataOps ツールキット
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NGC の設定
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NVIDIA Rivea サーバ
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NVIDIA TAO ツールキット
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TAO モデルを Riva にエクスポートします
導入を実行するには、次の手順を実行します。
NetApp DataOps ツールキット:センターのセンチメント分析をサポート
を使用します "NetApp DataOps ツールキット"、次の手順を実行します。
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PIP でツールキットをインストールします。
python3 -m pip install netapp-dataops-traditional
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データ管理を設定
netapp_dataops_cli.py config
NGC 構成:センターの感情分析をサポート
セットアップするには "NVIDIA NGC"、次の手順を実行します。
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NGC をダウンロード
wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip && unzip -o ngccli_linux.zip && chmod u+x ngc
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現在のディレクトリをパスに追加します。
echo "export PATH=\"\$PATH:$(pwd)\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile
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コマンドを実行できるように、 NGC CLI を設定する必要があります。次のコマンドを入力します。プロンプトが表示されたら、 API キーも入力します。
ngc config set
Linux ベースではないオペレーティングシステムについては、を参照してください "こちらをご覧ください"。
NVIDIA Rivea サーバ:センタ心理分析をサポートします
セットアップするには "NVIDIA RIVA"、次の手順を実行します。
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NGC から Riva ファイルをダウンロード
ngc registry resource download-version nvidia/riva/riva_quickstart:1.4.0-beta
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Riva セットアップを初期化します (
Riva_init.sh
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Riva サーバ (
Riva_start.sh
) を起動します -
Riva クライアント (
Riva_start_client.sh
) を起動します -
Riva クライアント内で、オーディオ処理ライブラリをインストールします( "FFmpeg")
apt-get install ffmpeg
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を起動します "Jupyter" サーバ
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Riva Inference Pipeline Notebook を実行します。
NVIDIA TAO Toolkit :センターの感情分析をサポートします
TAO モデルを Riva にエクスポート:センターの感情分析をサポートします
を使用してください "Rivea の Tao ツールキットモデル"、次の手順を実行します。
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TAO 微調整ノートブックにモデルを保存します。
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TAO トレーニング済みモデルを Riva モデルディレクトリにコピーします。
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Riva サーバ (
Riva_start.sh
) を起動します
導入の障害です
独自の解決策を開発する際に留意すべき点をいくつかご紹介します。
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最初に NetApp DataOps ツールキットをインストールし、データストレージシステムが最適に動作するようにします。
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NVIDIA NGC は、イメージとモデルのダウンロードを認証するため、それ以外のコンポーネントよりも先にインストールする必要があります。
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Rivea は、 TAO ツールキットの前にインストールする必要があります。Riva インストールでは、必要に応じてイメージをプルするように Docker デーモンが設定されます。
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DGX および Docker でモデルをダウンロードするには、インターネットアクセスが必要です。