机器学习平台部署与使用

发布于：2023-09-27 ⋅ 阅读:(156) ⋅ 点赞:(0)

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概述

本文将以K8S作为例子，详细阐述机器学习平台部署与使用的过程、原理、步骤以及踩坑指南。

为什么需要机器学习平台？

随着互联网、物联网等新型数字化经济的发展，越来越多的人将数据用于分析，产生了大量的海量数据，这些数据带来了巨大的价值。如何从海量数据中提取有效信息，快速响应业务需求，并发现更多的商机，是当前人工智能领域所面临的重大挑战。为了解决这个难题，我们可以开发一些机器学习模型，对海量数据进行建模、训练，并通过应用这些模型做出预测或者决策。而机器学习平台就是为了实现这些目标而诞生的，它可以提供统一的管理、调度、监控和部署机制，使得不同团队、不同部门的机器学习模型能够相互配合、共同协作，实现数据驱动的自动化决策。因此，机器学习平台在各个行业都得到广泛应用，如零售、电信、医疗、金融、保险、政务等。

K8S平台介绍

K8S是一个开源的容器编排系统，它通过资源和节点管理、调度、部署和管理容器化应用，可以实现云原生应用的自动化管理和部署。Kubernetes允许跨多种云环境、网络配置和管理私有云、混合云、公有云和边缘计算等各种场景。K8S项目由谷歌、希思罗克利夫、红帽、华为、CoreOS、IBM等众多公司合力开发和维护，已经成为容器编排领域的事实标准。本文主要基于K8S展开。

2.基本概念及术语介绍

Kubernetes概述

Kubernetes（k8s）是一个开源系统，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，可以理解成一个分布式的容器调度引擎，负责启动、停止和维护容器化的应用。其提供了完备的集群管理能力，包括调度、负载均衡、服务发现和健康检查等模块，并且可以在分布式环境下工作。Kubernetes构建于 Docker 之上，自1.0版本后支持多主多节点架构，可以轻松应对复杂的多样化容器部署环境。

Kubernetes架构图

kubernetes架构图分为Master节点和Worker节点两部分，Master节点运行集群控制组件，例如kube-apiserver、etcd、kube-scheduler等；Worker节点则负责运行应用程序容器，kubelet、kube-proxy以及其他所有运行在Docker容器中的服务。每一个Master节点都可以管理整个集群，所有的Worker节点共享集群的资源，因此可横向扩展集群规模。通过API Server和控制器模式，Kubernetes提供声明式配置、抽象声明式API以及命令行界面，让用户方便地创建、修改和更新各种资源，并通过调度算法自动将Pod调度到相应的Worker节点上执行。每个节点都可以由Kubelet直接管理和协调Pod的生命周期，即保证集群内所有容器正常运行，并且Pod之间的资源利用率达到最大化。

Pod

Pod是K8S最基础的计算单元，是一组紧密相关的容器集合，它们共用相同的网络命名空间和IPC名称空间。一个Pod里通常包含一个或多个容器，共享存储和PID名称空间。Pod中的容器共享同一个Network Namespace(网络空间)，可以通过localhost通信，但彼此无法通信。当Pod中某个容器发生故障时，kubelet会重新启动该容器，确保应用始终处于可用状态。Pod提供了一个封装的资源集合，可用于定义交付和运行一个容器ized应用。如下图所示：

Service

Service是K8S用来暴露一个容器组的唯一网络标识符或负载均衡器。Pods会被分配一个ClusterIP(虚拟IP地址)，如果没有指定Service的话，默认路由策略会把请求流量导向这个地址。Service支持多种访问方式，如LoadBalancer、NodePort、ClusterIP、ExternalName等，其中LoadBalancer可以用来实现外部负载均衡，NodePort可以提供内部集群外访问。同时，Service还提供DNS解析，通过域名就能访问对应的Service。如下图所示：

Volume

Volume是用来持久化保存数据的一种资源。它可以用来装载Pod中的容器。比如，Pod中的容器需要保存数据到磁盘上，可以把数据保存到PersistentVolumeClaim(PVC)中，然后Pod就可以通过Mount的方式挂载到指定的路径上。如下图所示：

Namespace

Namespace是K8S用来隔离集群资源、限制权限、并提供租户级别的网络隔离。每个Namespace都有自己的进程、网络、IPC等资源，可以用来组织和隔离多个用户或团队的工作负载。Namespace可以设置ResourceQuota，用来限制命名空间里每个资源的总使用量。如下图所示：

3.核心算法原理及具体操作步骤与数学公式讲解

TensorFlow框架

TensorFlow是一个开源的数值计算库，它能够帮助开发者快速搭建机器学习模型。其关键特征包括高性能、易用性和灵活性。TensorFlow提供了一种名为“数据流图”（data flow graph），可用来描述任意计算过程。通过这种图形结构，开发者可以使用简单直观的代码来定义模型的计算流程。TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java、Go等。

Tensorflow模型训练流程

TensorFlow训练模型一般采用三步曲线进行：

  1. 数据准备：加载并处理数据，构造TFRecord文件。
  2. 模型定义：定义神经网络结构，确定输入输出层，损失函数和优化方法。
  3. 模型训练：迭代训练，调整参数，直到模型效果满足要求。 下面将详细介绍模型训练过程中涉及到的重要组件和技术。

数据集

数据集包括训练集、验证集和测试集三个部分，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的参数调优，测试集用于模型的评估和验证。通常情况下，训练集占总数据集的80%以上，验证集占20%-30%之间，测试集占少量。

TFRecords文件

TFRecords是一个二进制文件，它能够将不同的数据存放在一起，以便更有效地读取数据。TFRecords文件由许多记录组成，每条记录包含一个或者多个样本。这些记录可以按照一定顺序排序，也可以随机组合。TFRecords文件的作用是加速数据读取速度，节省内存。

模型定义

模型定义包括确定输入层、隐藏层和输出层、选择激活函数、定义损失函数、定义优化方法等。

  • 输入层：确定模型的输入，包括特征维度、数量、类型等。输入层决定了模型的接受范围，可以是图像、文本、序列、音频、视频等。
  • 隐藏层：隐藏层用于对输入进行变换，提取特征。隐藏层一般具有多层结构，每一层都可以看做是一个特征提取器。
  • 输出层：输出层对隐藏层的输出进行分类、回归或预测。它通常是全连接层，输出层的节点数量等于标签的种类数。

损失函数

损失函数用于衡量模型对实际结果的预测精度。通常情况下，模型训练的目的是最小化损失函数的值，所以，优化方法的目的也是找到模型的最佳参数，以最小化损失函数。损失函数可以分为以下几种：

  • 分类任务：采用softmax函数作为损失函数。它将输入空间映射到0~1的概率值，且概率值的总和为1。对于二分类问题，sigmoid函数可以作为损失函数。
  • 回归任务：采用均方差作为损失函数。对于连续变量，均方误差是最常用的损失函数。
  • 聚类任务：采用K-means算法作为损失函数。它可以将数据点划分为K个簇，并将数据点到簇中心的距离最小化，来获得K个“质心”。

优化方法

优化方法用于根据损失函数对模型的参数进行更新。常用的优化方法包括随机梯度下降法（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam、RMSprop等。

  • SGD：随机梯度下降法是最简单的优化方法之一。它沿着梯度的反方向更新参数，可以确保收敛到全局最优解。随机梯度下降法的缺陷是容易被困在局部最优解，因此，需加强随机性。
  • Adagrad：Adagrad算法针对每个参数都保留一个累计梯度平方项，来自于之前累积的所有梯度平方的反比例因子，按比例更新参数。它可以适应不同尺寸和更新步长的梯度，并且对噪声很鲁棒。
  • Adadelta：Adadelta算法类似Adagrad，但它使用滑动平均值替代之前累积的梯度平方项。它可以避免“爆炸”现象，即使出现非常大的梯度值，也不会导致参数变化剧烈。
  • Adam：Adam算法结合了Adagrad和RMSprop的方法，它使用了一阶矩估计和二阶矩估计。

GPU加速

GPU是一种处理图形渲染、图像处理等任务的高性能加速卡。TensorFlow支持GPU加速，可以显著减少运算时间。如果服务器安装了GPU，可以在配置环境的时候添加GPU参数。

模型保存与恢复

当训练过程较长或模型较大时，可以将模型保存至本地，避免每次训练都花费大量的时间。保存模型时，只需将模型参数写入文件即可。恢复模型时，只需从保存的文件中读入模型参数即可。

模型评估

模型评估旨在衡量模型的好坏，可以使用准确率、召回率、F1值、ROC曲线等指标。

  • 准确率（accuracy）：TP+FP/(TP+FP+TN+FN)。模型预测正确的正样本数除以总的正负样本数。
  • 召回率（recall）：TP/(TP+FN)。模型检测出的正样本数除以实际存在的正样本数。
  • F1值（F1 score）：2PrecisionRecall/(Precision+Recall)。同时考虑查全率和查准率的指标。
  • ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。ROC曲线的横轴表示真正例率（TPR，True Positive Rate），纵轴表示假正例率（FPR，False Positive Rate）。ROC曲线越靠近左上角，分类效果越好。AUC（Area Under the Curve）值表示曲线下的面积，取值在0~1之间，AUC越接近1，模型分类效果越好。

4.具体代码实例及解释说明

模拟训练过程数据

import tensorflow as tf

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( {'input': [1,2], 'label': [[0],[1]]}, {'input': [3,4], 'label': [[1],[0]]} ))

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( {'input': [1,2], 'label': [[0],[1]]}, {'input': [3,4], 'label': [[1],[0]]} ))

def parse_function(example): feature_description = { 'input': tf.io.FixedLenFeature([2], dtype=tf.int64), 'label': tf.io.FixedLenSequenceFeature([],dtype=tf.float32,allow_missing=True) }

example = tf.io.parse_single_example(serialized=example, features=feature_description)

return (example['input'], example['label'])

train_dataset = train_dataset.map(parse_function).batch(2) test_dataset = test_dataset.map(parse_function).batch(2)

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5), tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='softmax') ])

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

@tf.function def train_step(inputs, labels): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(inputs, training=True) loss = loss_object(labels, predictions)

gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

return loss

for epoch in range(10): for inputs, labels in train_dataset: loss = train_step(inputs, labels)

    if step % 10 == 0:
        print('Epoch {}, Step {}, Loss {}'.format(epoch, step, loss))
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