GPU로 일관된 테스트 환경을 설정하는 것은 다른 것보다 더 어려울 수 있습니다.
있습니다. Google Cloud에서 클라이언트 측 브라우저 기반 AI 모델을 테스트하는 단계는 다음과 같습니다
확장 가능하고 자동화되며
알려진 표준 하드웨어 설정입니다.
이 경우 브라우저는 하드웨어를 지원하는 실제 Chrome 브라우저입니다.
소프트웨어 에뮬레이션과는 대조적입니다
웹 AI, 웹 게임, 그래픽 개발자이신가요? 아니면 평범한 사람이든
웹 AI 모델 테스트에 관심이 있다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다.
1단계: 새 Google Colab 노트북 만들기
1. colab.new로 이동하여 새 Colab 노트북을 만드세요. 그림 1과 같이 표시됩니다.
2. 안내에 따라 Google 계정에 로그인합니다.
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그림 1: 새 Colab 노트북
2단계: T4 GPU 지원 서버에 연결하기
노트북 오른쪽 상단에 있는 연결arrow_drop_down을 클릭합니다.
런타임 유형 변경을 선택합니다.
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그림 2. Colab 인터페이스에서 런타임을 변경하세요.를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.
모달 창에서 하드웨어 가속기로 T4 GPU를 선택합니다. 연결되면 Colab에서 NVIDIA T4 GPU가 연결된 Linux 인스턴스를 사용합니다.
<ph type="x-smartling-placeholder">를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.
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그림 3: 하드웨어 가속기에서 T4 GPU를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.
연결 버튼을 클릭하여 런타임에 연결합니다. 어느 정도 시간이 지나면
RAM 및 디스크 사용량 그래프와 함께 녹색 체크표시가 나타납니다.
이는 필요한
사용할 수 있습니다
수고하셨습니다. GPU가 연결된 서버를 만들었습니다.
3단계: 올바른 드라이버 및 종속 항목 설치
다음 두 줄의 코드를 복사하여
살펴보겠습니다 Colab 환경에서는 명령줄 실행 앞에
느낌표가 들어갑니다.
jPuppet 예제에서 Node.js 스크립트를 호출하여
있습니다. 어떻게 작동하는 것일까요? 이 Node.js 안내 살펴보기
코드 입력
jPuppet.js).
jPuppet.js 노드 코드 분석
먼저 Puppeteer를 가져옵니다. 이를 통해
Node.js를 사용하여 Chrome을 원격으로 제어할 수 있습니다.
importpuppeteerfrom'puppeteer';
다음으로 노드 애플리케이션에 어떤 명령줄 인수가 전달되었는지 확인합니다.
이동할 URL을 나타내는 세 번째 인수가 설정되었는지 확인합니다. 나
여기서 세 번째 인수를 검사해야 합니다. 처음 두 인수는
실행 중인 스크립트가 있습니다 세 번째 요소는 실제로 첫 번째 요소가 포함되어 있고
매개변수가 노드 프로그램에 전달됩니다.
이제 runWebpage()라는 비동기 함수를 정의합니다. 이렇게 하면 브라우저가 생성됩니다.
명령줄 인수로 구성된 객체입니다.
앞서 설명한 대로 WebGL 및 WebGPU가 작동하도록 하는 데 필요한 방식으로 바이너리를
WebGPU 및 WebGL 지원을 사용 설정합니다.
그런 다음 웹페이지가 로드될 때 console.log 이벤트를 수신 대기하는 이벤트 리스너를 추가합니다.
는 JavaScript를 실행합니다. 이를 통해 노드 명령줄에서 메시지를 로깅할 수 있습니다.
또한 콘솔 텍스트에 특수 구문이 있는지 검사합니다 (이 경우에는
captureAndEnd)를 호출하여 스크린샷을 트리거하고 다음 위치에서 브라우저 프로세스를 종료합니다.
노드. 이는 이전에 몇 가지 작업을 해야 하는 웹페이지에 유용합니다.
스크린샷을 찍을 수 있어야 하고
실행할 수 있습니다