Neo-DLR on NVIDIA Jetson Nano

Objective

Neo-DLR 패키지 인스톨 및 테스트
SageMaker Neo에서 학습한 모델을 neo-dlr로 로드하기

Prerequisites

MXNet Installation on NVIDIA Jetson Nano

1. Neo-DLR 패키지 인스톨 및 테스트

Reference: https://neo-ai-dlr.readthedocs.io/en/latest/install.htm

pre-compiled 패키지에는 TensorRT 5.0 dependency가 걸려 있는데, 이렇게 하게 되면 DLRModel() 호출 시 OpenMP, TensorRT 관련 에러가 발생함. (아래 스크린샷 참조)

관련 이슈가 포럼에 올라왔지만, 담당자도 모른다고 함(만들어 놓고 쓰지 않는....); https://forums.developer.nvidia.com/t/dlr-runtime-on-nano/74579

따라서, pip install이 아닌 소스 파일을 직접 컴파일하여 빌드해야 함.

1) 소스 파일 다운로드

git clone --recursive https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlrcd neo-ai-dlr
cd neo-ai-dir
mkdir build
cd build

2) Building for GPU

cmake .. -DUSE_CUDA=ON -DUSE_CUDNN=ON -DUSE_TENSORRT=ON
make -j3

gcc 컴파일러, CUDA, CUDNN, TensorRT가 모두 설치되어야 정상적으로 인스톨됨. (아래 스크린샷 참조)

3) 파이썬 패키지 인스톨

cd ../python
python3 setup.py install --user

4) 테스트

두 개의 테스트 파일(load_and_run_tvm_model.py, load_and_run_treelite_model.py)들이 제공됨

load_and_run_tvm_model.py: Image Classification 테스트
load_and_run_treelite_model.py: XGBoost classification 테스트

load_and_run_tvm_model.py는 정상 동작하나, load_and_run_treelite_model.py는 s3 모델 아티팩트 다운로드 권한 문제로 에러 발생

cd tests/python/integration/
python3 load_and_run_tvm_model.py

python3 load_and_run_treelite_model.py

2. SageMaker Neo에서 학습한 모델을 neo-dlr로 로드하기

Reference: https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/amazon-sagemaker-neo-train-your-machine-learning-models-once-run-them-anywhere/

1) Image-Classification

SageMaker Examples의 Image-classification-fulltraining-highlevel.ipynb 사용

Compile 바로 전까지의 코드 셀까지 실행

ic.fit(inputs=data_channels, logs=True)

컴파일은 아래 두 가지 옵션 중에서 택일하여 수행

Option 1: SageMaker 코드에서 컴파일; target_instance_family=‘ml_m4’에서 target_instance_family=‘jetson_nano’로 변경할 것! (framework_version=‘1.2.1’로 놓아도 무방하고 framework_version=‘1.5.1’로 변경해도 잘 돌아감)

optimized_ic = ic.compile_model(target_instance_family='jetson_nano', 
                            input_shape={'data':[1, 3, 224, 224]},  # Batch size 1, 3 channels, 224x224 Images.
                            output_path=output_path,
                            framework='mxnet', framework_version='1.2.1')

Option 2: SageMaker UI에서 직접 컴파일

s3에 저장된 모델 아티팩트(예: model-jetson_nano.tar.gz)를 jetson_nano로 복사

별도의 폴더에 압축 해제 후 (예: model1), 아래 코드로 테스트

테스트 1: dog.npy 다운로드 후 실행

dog.npy

import os
import numpy as np 
from dlr import DLRModel

model = DLRModel('model1', 'gpu')
image = np.load('dog.npy').astype(np.float32) # size is [1x3x224x224]
probs = model.run(image)
pred_class = probs[0].argmax()
print(pred_class)

테스트2: 인터넷에 임의로 강아지 사진(jpeg, png등) 다운로드받아 저장 후 실행

pillow 패키지 설치 필요 (pip3 install pillow)

import os
import numpy as np 
from dlr import DLRModel
from PIL import Image

NORMALIZE = True
size = 224

img = Image.open('./images/dog.jpg')
img = img.resize((size,size), Image.ANTIALIAS) # resize to 224x224
imarray = np.array(img).astype(np.float32)

if NORMALIZE: # z-normalization
    mu, std = imarray.mean(), imarray.std()
    imarray = (imarray - mu) / std

imarray = imarray.transpose(2,0,1) # channel is first
imarray = np.expand_dims(imarray, axis=0)
print(imarray.shape)

device = 'gpu'
model = DLRModel('model1', device)
#input_shape = {'data': [1, 3, 224, 224]}
probs = model.run(imarray)
pred_class = probs[0].argmax()
print(pred_class)

[Note1] 정답 레이블은 55가 되어야 하지만, epoch 횟수가 적고 0-255 스케일의 데이터가 아닌 z-normalized된 데이터를 Input으로 넣어서 결과가 제대로 안 나옴. 이는 epoch 횟수를 30회 정도로 조정하고 optimizer를 adam으로 지정 후, 0-255 스케일의 데이터를 그대로 넣으면 정확도가 많이 향상됨. (단, Neo 컴파일 전/후 결과는 약간 다름)

Result: label - dog, probability - 0.6870654 # Neo 컴파일 전
Result: label - dog, probability - 0.6797071 # Neo 컴파일 후

[Note2] 상기 예제는 ResNet-18로 학습/컴파일한 모델이며, ResNet-50로 학습/컴파일 후 jetson nano에서 inference 수행 시에는 메모리 부족 오류 발생

2) XGBoost

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