深度学习生产级系统构建指南

Ray

引言

深度学习技术在近年来取得了巨大的进展,但将深度学习模型部署到生产环境中仍然面临诸多挑战。本文旨在为构建生产级深度学习系统提供一个全面的指南,涵盖从数据管理到模型部署的整个流程。

机器学习项目生命周期

构建生产级深度学习系统需要遵循一定的生命周期:

  1. 项目定义与规划
  2. 数据收集与标注
  3. 特征工程
  4. 模型开发与训练
  5. 评估与优化
  6. 部署与监控
  7. 持续改进

了解这个生命周期对于成功实施机器学习项目至关重要。

ML项目生命周期

数据管理

数据源

高质量的标注数据对于监督学习模型至关重要。可以考虑以下数据来源:

  • 开源数据集(适合起步,但不具竞争优势)
  • 数据增强(计算机视觉领域必备,NLP领域可选)
  • 合成数据(几乎总是值得尝试,尤其是NLP领域)

数据标注

数据标注需要专门的软件栈、临时劳动力和质量控制。主要的标注方式包括:

  • 众包(如Mechanical Turk):成本低廉,可扩展性强,但可靠性较低,需要严格的质量控制
  • 雇佣专职标注员:质量控制需求较少,但成本高昂,扩展性差
  • 数据标注服务公司:平衡了成本和质量

推荐的标注平台包括:Diffgram(计算机视觉)、Prodigy(文本和图像)、Labelbox(计算机视觉)等。

数据存储

数据存储方案需要根据数据类型和使用场景选择:

  • 对象存储:存储二进制数据(如图像、音频文件等)
    • 推荐:Amazon S3、Ceph对象存储
  • 数据库:存储元数据(如文件路径、标签等)
    • 推荐:PostgreSQL,支持结构化SQL和非结构化JSON
  • 数据湖:聚合无法从数据库获取的特征(如日志)
    • 推荐:Amazon Redshift
  • 特征存储:存储、访问和共享机器学习特征
    • 推荐:FEAST(Google Cloud开源)、Michelangelo Palette(Uber)

数据版本控制

数据版本控制对于已部署的ML模型至关重要,因为部署的ML模型同时依赖于代码和数据。推荐的数据版本控制平台包括:

  • DVC:ML项目的开源版本控制系统
  • Pachyderm:数据版本控制
  • Dolt:SQL数据库的版本控制

数据处理

生产模型的训练数据可能来自多个来源,包括存储的数据、日志处理和其他分类器的输出。任务之间存在依赖关系,每个任务需要在其依赖项完成后启动。推荐使用工作流管理器来处理这些复杂的依赖关系:

  • Airflow(Airbnb):动态、可扩展、优雅且可扩展(使用最广泛)
    • DAG工作流
    • 强大的条件执行:失败时重试
    • Pusher支持带有tensorflow serving的docker镜像
    • 整个工作流在单个.py文件中

Airflow管道示例

开发、训练和评估

软件工程

  • 首选语言:Python
  • 推荐的编辑器:VS Code(内置git暂存和差异、代码lint、通过ssh远程打开项目)
  • 计算资源建议:
    • 个人或初创公司:
      • 开发:4x图灵架构PC
      • 训练/评估:使用相同的4x GPU PC。运行多个实验时,购买共享服务器或使用云实例。
    • 大公司:
      • 开发:为每个ML科学家购买4x图灵架构PC或让他们使用V100实例
      • 训练/评估:使用云实例,适当配置并处理故障

资源管理

  • 旧式集群作业调度程序(如Slurm工作负载管理器)
  • Docker + Kubernetes
  • Kubeflow
  • Polyaxon(付费功能)

深度学习框架

除非有充分理由,否则使用TensorFlow/Keras或PyTorch。下图比较了不同框架在"开发"和"生产"方面的表现:

DL框架比较

实验管理

开发、训练和评估策略:

  1. 始终从简单开始

    • 在小批量数据上训练一个小模型。只有在成功后,才扩展到更大的数据和模型,并进行超参数调优!
  2. 实验管理工具:

    • Tensorboard:提供ML实验所需的可视化和工具
    • MLFlow Tracking:用于记录参数、代码版本、指标和输出文件以及结果可视化
      • 一行Python代码即可自动跟踪实验
      • 实验的并排比较
      • 超参数调优
      • 支持基于Kubernetes的作业

超参数调优

方法:

  • 网格搜索
  • 随机搜索
  • 贝叶斯优化
  • HyperBand和异步连续减半算法(ASHA)
  • 基于种群的训练

平台:

  • RayTune:任何规模的超参数调优Python库
  • Katib:Kubernetes原生超参数调优和神经架构搜索系统
  • Keras Tuner:专为tf.keras和TensorFlow 2.0设计的超参数调优器

分布式训练

  • 数据并行:当迭代时间过长时使用(TensorFlow和PyTorch都支持)
    • Ray分布式训练
  • 模型并行:当模型不适合单个GPU时使用
  • 其他解决方案:
    • Horovod

测试和部署

测试和CI/CD

机器学习生产软件需要比传统软件更多样化的测试套件:

ML测试类型

  • 单元和集成测试:

    • 训练系统测试:测试训练管道
    • 验证测试:在验证集上测试预测系统
    • 功能测试:在几个重要示例上测试预测系统
  • 持续集成:在每次新代码更改推送到仓库后运行测试

  • 持续集成SaaS:

    • Argo:开源Kubernetes原生工作流引擎
    • CircleCI:支持多种语言,自定义环境,灵活的资源分配
    • Travis CI
    • Buildkite:快速稳定的构建,开源代理几乎可以在任何机器和架构上运行

Web部署

包括预测系统和服务系统:

  • 预测系统:处理输入数据,进行预测
  • 服务系统(Web服务器):
    • 考虑规模提供预测
    • 使用REST API响应HTTP预测请求
    • 调用预测系统进行响应

部署选项:

  1. 部署到虚拟机,通过添加实例进行扩展
  2. 部署为容器,通过编排进行扩展
    • 容器:Docker
    • 容器编排:Kubernetes(目前最流行)
  3. 将代码部署为"无服务器函数"
  4. 通过模型服务解决方案部署

模型服务:

  • 专门用于ML模型的Web部署
  • 批处理GPU推理请求
  • 框架:
    • TensorFlow Serving
    • MXNet Model Server
    • Clipper(Berkeley)
    • SaaS解决方案:
      • Seldon:在Kubernetes上服务和扩展任何框架构建的模型
      • Algorithmia

决策:CPU还是GPU?

  • CPU推理:
    • 如果满足要求,首选CPU推理
    • 通过添加更多服务器或使用无服务器架构进行扩展
  • GPU推理:
    • 使用TF Serving或Clipper
    • 自适应批处理很有用

服务网格和流量路由

  • 从单体应用向分布式微服务架构过渡可能具有挑战性
  • 服务网格(由微服务网络组成)可以降低此类部署的复杂性,减轻开发团队的压力
    • Istio:一个服务网格,可以轻松创建具有负载均衡、服务间身份验证、监控等功能的已部署服务网络,几乎无需更改服务代码

监控

监控的目的:

  • 停机、错误和分布偏移的警报
  • 捕获服务和数据回归

云提供商的解决方案通常足够好

Kiali:Istio的可观察性控制台,具有服务网格配置功能。它回答了这些问题:微服务如何连接?它们的性能如何?

嵌入式和移动设备部署

主要挑战:内存占用和计算约束

解决方案:

  • 量化
  • 减小模型大小(如MobileNets)
  • 知识蒸馏(如NLP的DistillBERT)

嵌入式和移动框架:

  • TensorFlow Lite
  • PyTorch Mobile
  • Core ML
  • ML Kit
  • FRITZ
  • OpenVINO

模型转换:

  • ONNX(开放神经网络交换):深度学习模型的开源格式

总结

构建生产级深度学习系统是一个复杂的过程,涉及多个组件和考虑因素。本文提供了一个全面的指南,涵盖了从数据管理到模型部署的各个方面。通过遵循这些最佳实践和利用推荐的工具,开发人员可以更有效地构建和部署深度学习系统,以应对实际应用中的挑战。

随着深度学习技术的不断发展,生产级系统的构建方法也在不断演进。持续学习和实践对于保持竞争力至关重要。希望本指南能为读者提供一个坚实的基础,帮助他们在这个快速发展的领域中取得成功。

参考资源

  1. Full Stack Deep Learning Bootcamp
  2. Advanced KubeFlow Workshop by Pipeline.ai
  3. TFX: Real World Machine Learning in Production

通过本文的指导,读者应该能够更好地理解和应对构建生产级深度学习系统的挑战。记住,实践是最好的学习方式,所以不要犹豫,开始动手构建你的第一个生产级深度学习系统吧!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

awesome-project-ideas

提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。

Project Cover

DeepLearning

本项目解析《深度学习》一书,通过数学推导和Python代码实现,涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识,以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者,提供详尽的理论和源码实现,帮助掌握深度学习算法。

Project Cover

deep-learning-v2-pytorch

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

Project Cover

Production-Level-Deep-Learning

本项目提供全面的工程指南,指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块,并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup,确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

Project Cover

paper-reading

本页面介绍了深度学习基础架构及其工程应用,包括编程语言、算法训练与推理部署、AI编译器加速和硬件工程。页面提供了Deep Learning、HPC高性能计算等学习资源和工具链接,并涵盖Docker、K8S、Protobuf与gRPC等工程化解决方案。还提供相关教程与代码示例,适合深度学习和高性能计算领域的开发者和研究人员。

Project Cover

OpenUnivCourses

通过此页面,您可以找到麻省理工学院、斯坦福大学、伯克利大学、卡内基梅隆大学、纽约大学等顶尖高校提供的免费在线课程。这些课程涵盖深度学习、强化学习、自然语言处理、数据结构和人工智能等热门领域。每个课程都有多个年份的资源链接,方便获取最新和过往课程资料,支持学术研究与职业发展。

Project Cover

Paper-Reading-ConvAI

项目提供了对话系统和自然语言生成领域的最新研究文献,覆盖深度学习、多模态对话、个性化对话、情感对话、任务导向对话和开放域对话等主题。同时,详细总结了自然语言生成的理论与技术、可控生成、文本规划及解码策略,旨在协助研究人员高效掌握相关技术和方法。

Project Cover

Deep-Learning-Experiments

本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。

Project Cover

DeepLearningExamples

提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号