机器学习工作流资源管理与工具选型

### 机器学习工作流资源管理与工具选型 #### 1. 机器学习工作流资源管理概述 在机器学习（ML）工作流中，资源管理至关重要。这里主要聚焦于基于云的资源，但相关理念也适用于私有数据中心。ML工作流有两个关键特性影响其资源管理，即重复性和依赖性。 重复性方面，ML工作负载很少是一次性操作，而是具有重复性。例如，可能每周训练一次模型，或每四小时生成一批新的预测。这些重复性过程可以通过调度和编排，利用可用资源实现平稳且经济高效的运行。 依赖性方面，ML工作流中的步骤可能存在复杂的依赖关系。例如，一个ML工作流可能包含以下步骤： 1. 从数据仓库中提取上周的数据。 2. 从提取的数据中提取特征。 3. 在提取的特征上训练两个模型A和B。 4. 在测试集上比较A和B。 5. 如果A更好则部署A，否则部署B。 每个步骤都依赖于前一步骤的成功，步骤5属于条件依赖，其操作取决于前一步骤的结果。这些步骤的执行顺序和依赖关系可以用有向无环图（DAG）表示，DAG是表示计算工作流的常用方式，大多数工作流管理工具要求以DAG形式指定工作流。 #### 2. Cron、调度器和编排器 - **Cron**：Cron用于在固定时间调度重复性作业，它只能在预定时间运行脚本，并告知作业是否成功，不关心作业之间的依赖关系。 - **调度器**：调度器是能够处理依赖关系的Cron程序。它接收工作流的DAG并相应地调度每个步骤，还可以基于事件触发启动作业，允许指定作业失败或成功时的操作，如失败时重试的次数。调度器通常利用队列来跟踪作业，需要了解可用资源和每个作业运行所需的资源。例如，使用流行的调度器Slurm调度作业时，可以指定作业名称、执行时间以及分配的内存和CPU数量，示例代码如下： ```bash #!/bin/bash #SBATCH -J JobName #SBATCH --time=11:00:00 # When to start the job #SBATCH --mem-per-cpu=4096 # Memory, in MB, to be allocated per CPU #SBATCH --cpus-per-task=4 # Number of cores per task ``` 调度器还应优化资源利用率，一些复杂的调度器如Google的Borg会估计作业实际所需的资源，并回收未使用的资源供其他作业使用。然而，设计通用调度器很困难，因为它需要管理几乎任意数量的并发机器和工作流，并且调度器故障会中断其所管理的所有工作流。 - **编排器**：编排器关注的是从哪里获取资源，处理机器、实例、集群等底层抽象。如果编排器发现作业数量超过可用实例池，会增加实例数量以处理工作负载。Kubernetes是最著名的编排器，多数公司使用云提供商管理的Kubernetes托管服务。 调度器和编排器常被混用，因为调度器通常运行在编排器之上，一些调度器有编排能力，一些编排器也有调度能力，但也可以分开使用。 #### 3. 数据科学工作流管理工具 常见的数据科学工作流管理工具包括Airflow、Argo、Prefect、Kubeflow和Metaflow。 | 工具名称 | 优点 | 缺点 | | ---- | ---- | ---- | | Airflow | 最早的工作流编排器之一，有大量操作符库，遵循“配置即代码”原则，使用Python定义工作流 | 整体式架构，DAG不可参数化，DAG是静态的，难以处理运行时动态创建步骤的情况 | | Prefect | 工作流可参数化和动态化，遵循“配置即代码”原则，使用Python定义工作流 | 容器化步骤不是首要任务，需处理Dockerfile并注册到工作流 | | Argo | 每个步骤在自己的容器中运行，使用YAML定义工作流，可在同一文件中定义步骤和要求 | YAML文件易混乱难调试，只能在K8s集群上运行，本地测试麻烦 | | Kubeflow | 可帮助在开发和生产环境运行工作流，抽象掉基础设施样板代码 | 虽可用Python定义工作流，但仍需编写Dockerfile和YAML文件 | | Metaflow | 可用Python装饰器指定步骤要求，自动创建容器，可无缝在开发和生产环境工作，同一工作流不同步骤可在不同环境运行 | 暂无明显缺点 | 以下是Metaflow的一个示例代