机器学习模型开发与部署全解析

### 机器学习模型开发与部署全解析 #### 机器学习算法部分概述 机器学习算法部分被许多从业者视为机器学习项目生命周期中最有趣的部分。借助初始模型，我们能将数据和特征工程的努力转化为预测结果，进而评估假设，比如根据输入预测输出。 在选择适合任务的机器学习模型时，不必纠结于单个模型架构的优缺点，因为现有模型众多，这样做意义不大。而应考虑多方面因素，以便根据目标、约束和需求做出明智决策。 模型开发涵盖多个方面，不仅包括单个模型，还涉及模型集成技术，该技术在竞赛和排行榜式研究中广泛应用。在开发阶段，可能会尝试多种不同模型，对这些实验进行密集跟踪和版本控制很重要，但许多工程师常因觉得麻烦而跳过。因此，拥有自动化跟踪和版本控制流程的工具和基础设施至关重要。 如今，模型规模不断增大，数据消耗增多，分布式训练成为模型开发者必备技能。我们探讨了并行技术，如数据并行、模型并行和管道并行。让模型在大型分布式系统上运行颇具挑战，需要专业的系统工程知识。 最后，要评估模型以选出最佳部署方案。评估指标需有基线对比才有意义，我们介绍了不同类型的基线以及一系列评估技术，用于在生产环境进一步评估前对模型进行合理性检查。通常，即使离线评估表现良好，也只有部署后才能确定模型在生产环境中的性能。 #### 模型部署与预测服务 在模型开发过程中，从创建训练数据、提取特征、开发模型到制定评估指标，这些构成了模型的逻辑。而模型部署是迭代过程的另一部分，“部署”通常指让模型运行并可访问。模型开发时一般在开发环境运行，部署则需离开该环境，可部署到测试环境或生产环境供最终用户使用，这里主要关注生产环境部署。 生产环境有不同情况，对于一些团队，生产可能只是在笔记本中生成漂亮图表展示给业务团队；而对另一些团队，生产意味着让模型每天为数百万用户稳定运行。如果是前者，生产环境与开发环境相似，本章内容参考价值不大；若是后者，则值得深入了解。 有人说，忽略困难部分，部署很简单。若只是为朋友部署模型玩耍，只需用Flask或FastAPI将预测函数封装成POST请求端点，把依赖放入容器，再推送到AWS或GCP等云服务暴露端点即可。以下是使用FastAPI将预测函数转换为POST端点的示例代码： ```python @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): X = request.get_json()['X'] y = MODEL.predict(X).tolist() return json.dumps({'y': y}), 200 ``` 利用暴露的端点，下游应用可接收用户预测请求并获取预测结果。熟悉相关工具的话，一小时内就能完成功能部署，我的学生在10周课程后，即便之前缺乏部署经验，也能将机器学习应用作为最终项目进行部署。 然而，真正的部署难题在于让模型以毫秒级延迟和99%的可用性为数百万用户服务，搭建基础设施以便在出现问题时及时通知相关人员，找出问题所在并无缝部署更新修复问题。 在许多公司，模型部署责任可能由开发人员承担，也可能在模型准备好后交给其他团队。但这种职责分离会导致团队间沟通成本高，模型更新慢，出现问题时调试困难。 模型导出是将其转换为可被其他应用使用的格式，也叫“序列化”，可导出模型定义和参数值两部分。在TensorFlow 2中，可用`tf.keras.Model.save()`导出为SavedModel格式；在PyTorch中，可用`torch.onnx.export()`导出为ONNX格式。 接下来，我们将探讨一些常见的机器学习部署误区，以及模