AWS深度學習管道構建與佈署

– 14 分鐘閱讀

隨著資料規模的增長和深度學習應用需求的提升，雲端平台成為構建可擴充套件深度學習管道的理想選擇。本文以 AWS 為例，講解如何利用 PySpark 進行大規模資料預處理，使用 PyTorch 和 TensorFlow 構建和訓練深度學習模型，並透過 Apache Airflow 管理和排程整個工作流程。同時，本文也涵蓋了 S3 和 EC2 等 AWS 服務的應用，以及模型佈署和監控的最佳實務。

在AWS上構建可擴充套件的深度學習管道：開發、訓練和佈署深度學習模型

在當今人工智慧和機器學習的時代，深度學習已成為眾多產業的核心技術。然而，如何在大規模的生產環境中高效地開發、訓練和佈署深度學習模型，仍然是許多企業面臨的一大挑戰。亞馬遜雲端服務（AWS）提供了一套完整的解決方案，能夠幫助企業克服這些挑戰，實作可擴充套件的深度學習工作流程。

深度學習工作流程的組成部分

在AWS上建立深度學習工作流程主要涉及以下幾個關鍵元件：

  1. 資料來源（S3）：AWS的簡單儲存服務（S3）是儲存和管理大規模資料集的理想選擇。無論是原始資料還是預處理後的資料，S3都能提供高永續性和可擴充套件性。

  2. 資料預處理（PySpark）：使用PySpark進行資料預處理能夠有效地處理大規模資料集。透過分散式計算，PySpark能夠加速資料清洗、轉換等預處理步驟。

  3. 模型構建（PyTorch和TensorFlow）：AWS支援多種流行的深度學習框架，如PyTorch和TensorFlow。開發者可以根據自己的需求選擇合適的框架來構建深度學習模型。

  4. 模型訓練（EC2）：使用AWS的彈性計算雲（EC2）進行模型訓練，可以根據需要動態調整計算資源。無論是使用GPU還是CPU，EC2都能提供所需的計算能力。

  5. 模型評估（EC2）：在EC2上進行模型評估，可以確保模型的效能和準確度。透過持續的評估和調優，可以進一步提升模型的表現。

  6. 模型佈署（Airflow）：使用Apache Airflow進行模型佈署，可以實作自動化的工作流程管理。Airflow能夠協調各個任務，從而簡化模型的佈署和更新過程。

專案目錄結構與虛擬環境

為了確保專案的可維護性和可擴充套件性，建立合理的專案目錄結構是至關重要的。此外，使用虛擬環境可以有效地管理專案的依賴關係，避免不同專案之間的衝突。

開發環境設定

在AWS上設定開發環境，需要考慮多個方面，包括建立AWS賬戶、組態EC2例項、設定S3儲存桶等。正確的設定能夠為後續的開發、訓練和佈署工作奠定堅實的基礎。

內容解密：

本文概述了在AWS上構建可擴充套件深度學習管道的基本框架和關鍵元件。主要內容包括了資料來源、資料預處理、模型構建、模型訓練、模型評估和模型佈署等步驟。每個步驟都對應著特定的AWS服務或工具，如S3、PySpark、PyTorch/TensorFlow、EC2和Airflow。正確理解和運用這些元件，是成功實施深度學習專案的基礎。

在AWS上設定深度學習環境

要在AWS上成功執行深度學習專案，首先需要設定一個合適的深度學習環境。這包括建立AWS賬戶、組態EC2例項、設定S3儲存桶等關鍵步驟。

建立AWS賬戶

建立AWS賬戶是使用AWS服務的第一步。這個過程涉及到註冊、驗證身份和設定賬戶安全等步驟。確保賬戶安全是至關重要的，以防止未授權的存取和使用。

組態Amazon EC2例項

EC2例項是AWS上進行深度學習計算的核心資源。選擇合適的例項型別對於確保計算效能和成本效益至關重要。對於深度學習任務，通常需要選擇具備GPU加速能力的例項型別。

import boto3

# 建立EC2客戶端
ec2 = boto3.client('ec2')

# 定義EC2例項引數
instance_params = {
    'ImageId': 'ami-0c94855ba95c71c99',  # 指定AMI ID
    'InstanceType': 'p3.2xlarge',  # 指定例項型別
    'MinCount': 1,  # 最小例項數量
    'MaxCount': 1,  # 最大例項數量
    'KeyName': 'my_key_pair'  # 指定金鑰對名稱
}

# 建立EC2例項
response = ec2.run_instances(**instance_params)

# 取得例項ID
instance_id = response['Instances'][0]['InstanceId']
print(f'建立的EC2例項ID: {instance_id}')

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用Python的Boto3函式庫建立一個EC2例項。首先，需要匯入Boto3函式庫並建立一個EC2客戶端。然後，定義建立EC2例項所需的引數，包括AMI ID、例項型別、例項數量和金鑰對名稱。最後，呼叫run_instances方法建立例項，並從回應中提取例項ID。這段程式碼對於自動化EC2例項的建立非常有用，尤其是在需要動態調整計算資源的場景下。

設定Amazon S3

S3是AWS上的物件儲存服務，非常適合於儲存大規模的資料集。設定S3儲存桶涉及到建立儲存桶、組態儲存桶策略和上傳資料等步驟。

建立專案目錄

在本地或EC2例項上建立一個合理的專案目錄結構，有助於組織和管理專案檔案。這包括程式碼檔案、資料集、日誌檔案等。

目錄分析與內容重構

原始目錄結構解析

該目錄涵蓋了從環境設定到使用 PySpark、PyTorch 和 TensorFlow 進行深度學習的完整流程。主要章節包括：

  1. 環境設定（第2章）

    • 建立虛擬環境
    • 安裝 PySpark、PyTorch、TensorFlow 等關鍵依賴項
    • 組態 Airflow 和 JupyterLab
    • 設定 Databricks 帳戶和工作區

  2. 使用 PySpark 進行資料準備（第3章）

    • 資料集介紹
    • PySpark 平行處理機制
    • 為 PyTorch 和 TensorFlow 進行資料準備
    • 資料探索與處理流程整合

  3. 使用 PyTorch 進行迴歸分析（第4章）

    • 使用 Tesla 股價資料集
    • 使用 PyTorch 進行股價預測
    • 實際值與預測值的比較與視覺化

  4. 使用 TensorFlow 進行迴歸分析（第5章）

    • 使用 TensorFlow 進行股價預測
    • 與 PyTorch 的比較
    • 程式碼實作與環境組態

  5. 使用 PyTorch 進行分類別任務（第6章）

    • 使用 Pima 糖尿病資料集
    • 使用 PyTorch 進行糖尿病預測
    • 模型評估與交叉驗證

  6. 使用 TensorFlow 進行分類別任務（第7章）

    • 使用 TensorFlow 進行糖尿病預測

重構內容方向

  1. 技術細節深化

    • 詳細解析各個深度學習框架（PyTorch、TensorFlow）的實作差異
    • 重點分析 PySpark 在大規模資料處理中的最佳化策略

  2. 案例研究強化

    • 詳細介紹 Tesla 股價資料集和 Pima 糖尿病資料集的特點及預處理方法
    • 提供完整的程式碼範例與逐步說明

  3. 比較分析

    • 系統性比較 PyTorch 和 TensorFlow 在迴歸和分類別任務中的表現
    • 分析不同框架的優缺點及適用場景

重構輸出建議

  1. 程式碼處理

    • 確保所有程式碼範例完整可執行
    • 使用「#### 內容解密：」標題詳細解釋關鍵程式碼邏輯

  2. 圖表視覺化

    • 使用 Plantuml 圖表展示資料處理流程和模型架構
    • 提供清晰的圖表標題和詳細說明

  3. 語言風格

    • 使用自然、專業的繁體中文表達
    • 避免機械式或制式化的寫作風格

最終檢查清單

  1. 程式碼邏輯是否完整？
  2. 「內容解密」是否詳細解釋了程式碼作用？
  3. 圖表標題是否符合規範？
  4. 語言是否符合台灣本地化要求？
  5. 內容是否具備足夠的技術深度和獨特見解？

深度學習模型佈署與監控的完整

在現代人工智慧領域中，深度學習模型的佈署與監控是一個至關重要的環節。本章將探討如何有效地佈署和監控深度學習模型，從環境設定到DAG開發，再到最終的監控執行，為讀者提供一個全面的實踐。

步驟一：環境設定

在開始佈署深度學習模型之前，首先需要設定適當的環境。這包括選擇合適的硬體和軟體組態，以確保模型的順暢執行。

硬體需求

  • 具備足夠運算資源的伺服器或雲端例項
  • 高效能的GPU（如果需要進行大量運算）

軟體需求

  • Python環境（建議使用虛擬環境）
  • 必要的深度學習框架（例如TensorFlow或PyTorch）
  • 相關的函式庫和工具

步驟二：開發DAG

DAG（Directed Acyclic Graph）是一種用於描述工作流程的有向無環圖。在深度學習模型的佈署中，DAG可以用於定義模型的訓練、測試和佈署流程。

DAG開發步驟

  1. 定義DAG的結構：確定DAG中的節點和邊，節點代表不同的任務，邊代表任務之間的依賴關係。
  2. 編寫DAG程式碼：使用適當的工具（例如Apache Airflow）編寫DAG的程式碼。
  3. 測試DAG：確保DAG能夠正確執行，並且能夠處理可能的錯誤。

步驟三：上傳至S3

將模型和相關檔案上傳至Amazon S3是一個重要的步驟，這使得模型可以被遠端存取和佈署。

上傳步驟

  1. 準備檔案：確保模型和相關檔案已經準備就緒。
  2. 使用AWS CLI或SDK上傳檔案：可以透過AWS CLI或SDK將檔案上傳至S3。

步驟四：組態MWAA環境

MWAA（Managed Workflows for Apache Airflow）是AWS提供的一種受管服務，用於執行Apache Airflow。

組態步驟

  1. 建立MWAA環境：透過AWS管理控制檯或CLI建立MWAA環境。
  2. 組態環境變數和安全性設定：根據需要組態環境變數和安全性設定。

步驟五：觸發DAG執行

一旦DAG被開發和上傳，就可以使用Airflow觸發其執行。

觸發步驟

  1. 確保DAG已經上傳至MWAA環境。
  2. 使用Airflow的介面或CLI觸發DAG執行。

步驟六：監控執行

監控DAG的執行是確保模型佈署成功的關鍵步驟。

監控方法

  1. 使用Airflow的介面監控DAG執行狀態。
  2. 檢視日誌檔案以診斷可能的錯誤。

技術審閱者介紹

Abhik Choudhury是一位資深的資料分析管理顧問及資料科學家，在設計與實施可擴充套件的資料解決方案方面擁有12年的經驗。他的專業知識涵蓋AI/ML、雲端運算、資料函式倉管理系統、資料建模、ETL流程及大資料技術等領域。Abhik在長官跨功能團隊和與各級利益相關者合作推動資料驅動的決策方面具有豐富經驗，尤其是在長期藥物和醫療理賠以及批發藥物配送領域。

Abhik Choudhury的技術專長

  • 雲端解決方案架構
  • 商業智慧
  • 資料視覺化
  • 機器學習演算法
  • 機率與統計
  • 資料分析
  • 資料倉儲
  • 資料品質
  • 線性代數
  • 雲端運算
  • 大資料
  • 資料治理
  • 關係型資料函式庫

Abhik具備多種程式語言和工具的實務經驗，包括Python、R、SQL、UNIX、DAX，以及Scikit-Learn、Pandas、SciPy、NumPy、Matplotlib、XGBoost、NLTK、ggplot2、dplyr和tidyverse等套件。他還曾使用Google Cloud Platform、IBM Watson、Microsoft PowerBI、Jupyter Notebook、GIT、Tensor、PyTorch、MySQL、SAP BusinessObjects、IBM DB2、SAP HANA、Hadoop和Microsoft Excel等工具和技術。

Abhik Choudhury的教育背景與經歷

Abhik於2022年12月獲得喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）的分析碩士學位，並於2011年5月獲得西孟加拉理工大學（West Bengal University of Technology）的電子與通訊工程學士學位。他擁有IBM DB2資料函式庫開發人員、SAP BusinessObjects BI工具開發人員和Google Cloud專業資料工程師等多項認證。

職業經歷

在擔任IBM公司的高階分析管理顧問期間，Abhik負責為醫療保健和製藥客戶設計和實施可擴充套件的資料架構解決方案。他在架構、建立和管理法律與合規資料平台方面發揮了關鍵作用，並長官了有益的資料架構技術和工具的研究與採用，以及企業資料模型和操作資料儲存策略的開發與實施。

致謝

我對Apress團隊為本文的創作所做的貢獻表示由衷的感謝。特別感謝執行編輯Celestin John給予我撰寫本文和前一本文《Distributed Machine Learning with PySpark: Migrating Effortlessly from Pandas and Scikit-Learn》的機會。Celestin的寶貴指導和支援在整個過程中發揮了重要作用。

特別感謝協調編輯Kripa Joseph，她的認真監督確保了每個細節都得到仔細處理。同時，也感謝開發編輯Laura Berendson，她的專業知識使內容最終成形。

我要感謝技術審閱者Abhik Choudhury，他的詳細審閱和專業見解大大提高了本文的技術準確性和深度。

介紹

隨著資料量的指數級增長和對先進AI應用需求的不斷增加，傳統的本地基礎設施往往無法提供現代深度學習工作流程所需的計算能力和可擴充套件性。因此，根據雲端的深度學習正變得越來越重要，因為組織正在尋求可擴充套件且高效的機器學習解決方案。透過利用雲端服務的靈活性、可擴充套件性和成本效益，組織可以克服硬體限制並加速先進機器學習演算法的開發和佈署。

結合PySpark、PyTorch、TensorFlow和Apache Airflow與Amazon Web Services（AWS），包括Amazon Simple Storage Service（S3）和Amazon Elastic Compute Cloud（EC2），為大規模構建和佈署深度學習模型提供了強大的工具。AWS作為最流行的雲端服務提供商，擁有最大的市占率，為高效執行這些任務提供了強大的基礎設施。

本文旨在為對在AWS上構建可擴充套件深度學習管道感興趣的資料科學家、機器學習工程師和AI從業人員提供全面的指導，或希望提高將雲端服務與深度學習框架整合的技能。它提供了使用PySpark、PyTorch、TensorFlow和Airflow在AWS上構建深度學習管道的全面。我們闡述了整個工作流程，從使用S3和PySpark進行資料攝取和預處理，到使用Apache Airflow排程模型執行。每個階段的管道都被剖析，提供清晰的解釋、實踐範例和來自實際應用的見解。

深度學習流程概述：AWS 上的可擴充套件深度學習管線

隨著資料量的激增和對先進人工智慧應用的需求增加，傳統的本地基礎設施往往無法提供現代深度學習工作流程所需的運算能力和可擴充套件性。因此，根據雲端的深度學習變得越來越重要。

雲端深度學習管線的關鍵技術與服務

本章介紹了一個深度學習管線，該管線透過整合關鍵技術和服務，有效地利用了雲端解決方案。該管線將流行的大資料框架（PySpark、PyTorch、TensorFlow 和 Apache Airflow）與 Amazon Web Services（AWS） 雲端解決方案（包括 Amazon Simple Storage Service（S3）和 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2））相結合。作為領先的雲端服務提供商，AWS 擁有最大的市占率，為高效執行這些任務提供了強大的基礎設施。

主要元件解析

  1. 大資料處理框架：PySpark

    • PySpark 是一種用於大規模資料處理的強大工具，能夠高效地進行資料預處理和特徵工程。
    • 藉助其分散式計算能力，PySpark 可以處理龐大的資料集，為深度學習模型提供高品質的輸入資料。

  2. 深度學習框架：PyTorch 和 TensorFlow

    • PyTorch 和 TensorFlow 是目前最流行的兩大深度學習框架，分別在動態計算圖和靜態計算圖上具有優勢。
    • 這兩個框架提供了豐富的 API 和工具，支援從簡單的神經網路到複雜的深度學習模型的構建和訓練。

  3. 工作流程管理：Apache Airflow

    • Apache Airflow 是一個強大的工作流程管理工具，用於排程和管理複雜的資料處理管線。
    • 它支援將資料預處理、模型訓練和模型佈署等步驟組織成可管理的任務流，確保整個流程的順暢執行。

  4. 雲端儲存：Amazon S3

    • Amazon S3 提供了高用性和永續性的物件儲存服務，能夠儲存和檢索大量資料。
    • 在深度學習管線中，S3 用於儲存原始資料、預處理資料、模型檔案等，確保資料的安全和可存取性。

  5. 雲端運算：Amazon EC2

    • Amazon EC2 提供了彈性的計算資源，可以根據需求動態調整例項型別和數量。
    • 在深度學習任務中，EC2 用於執行模型訓練和推理，利用其強大的 GPU 運算能力加速計算。

架構優勢

該深度學習管線具有以下優勢：

  • 資源利用效率高：結合 PySpark 的大規模資料處理能力和 EC2 的運算能力，確保資源的有效利用。
  • 靈活性強：根據雲端的架構允許根據工作負載需求動態調整資源，並簡化資源的組態和管理。
  • 模組化設計：將資料預處理（PySpark）、模型開發與訓練（PyTorch、TensorFlow）、工作流程管理（Apache Airflow）、資料儲存（S3）和運算資源（EC2）分離，簡化了架構並增強了模組化，便於管理工作流程。

深度學習管線架構圖示

@startuml
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skinparam rectangleBackgroundColor #F5F5F5
skinparam rectangleBorderColor #333333
skinparam arrowColor #333333

title 架構優勢

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@enduml

此圖示說明

  1. 資料首先被載入到 Amazon S3 中進行儲存。
  2. PySpark 從 S3 讀取資料並進行預處理，然後將處理後的資料存回 S3。
  3. PyTorch 或 TensorFlow 從 S3 讀取預處理後的資料進行模型訓練，並將訓練好的模型儲存在 S3 中。
  4. Apache Airflow 負責管理工作流程，包括排程任務和監控執行狀態。
  5. Amazon EC2 用於執行模型推理，並將結果輸出儲存回 S3。

本文結構與內容

本文共分為十章，各章節內容如下：

  • 第一章：介紹深度學習管線的基礎知識，強調可擴充套件性的重要性，並概述 AWS 作為可擴充套件平台的作用。
  • 第二章：指導讀者如何組態 AWS 服務以適應深度學習任務，建立開發環境，並確保 AWS 環境的安全性。
  • 第三章：探討使用 PySpark 進行資料預處理和特徵工程的技術和方法。
  • 第四章和第五章：分別介紹使用 PyTorch 和 TensorFlow 進行迴歸任務的深度學習技術，包括框架介紹、模型構建和訓練技巧。
  • 第六章和第七章：重點介紹使用 PyTorch 和 TensorFlow 進行分類別任務的深度學習技術。
  • 第八章：展示如何使用 Apache Airflow 建立可擴充套件的資料處理管線，並建立完整的 AWS 工作流程。
  • 第九章：討論提升深度學習模型效能的進階技術，包括處理過擬合和欠擬合、實施正則化技術、早停策略以及模型微調等。
  • 第十章：介紹如何使用 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）佈署深度學習模型，提供對工作流程管理的深入見解。

本文旨在為讀者提供一個從資料預處理到模型訓練，再到佈署和監控的完整，幫助讀者在 AWS 上建立可擴充套件的深度學習管線。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。