深度學習系統設計與實作

– 16 分鐘閱讀

深度學習系統的建置並非僅是訓練模型，更需整合到軟體平台中發揮實際效用。這需要軟體工程師具備深度學習的相關知識，才能開發高效能、可擴充套件且穩定的系統。本文涵蓋深度學習系統的各個導向，從開發週期、資料管理、模型訓練到模型佈署，並探討相關的挑戰與解決方案。同時，也介紹了分散式訓練、資料集管理的實務技巧與程式碼範例，以及如何利用 Delta Lake 和 Pachyderm 等工具提升資料品質和管理效率。最後，本文也提供了一些程式碼範例，展示如何使用 PyTorch 和 TorchServe 佈署模型，並解析了預測服務系統的架構設計和實作細節。

圖表說明

圖表解析

  1. Kubernetes叢集接收實驗請求，並由 Katib 控制器 處理。
  2. 實驗控制器 調節實驗狀態，決定是否建立新的 建議服務。
  3. 建議控制器 負責啟動 HPO 演算法服務（如新新增的演算法）。
  4. 新演算法服務 執行 HPO 邏輯，生成超引數建議後傳回給 建議控制器。
  5. 試驗控制器 根據建議建立具體的 試驗任務，並由 訓練運算元 負責實際訓練流程。

C.6 延伸閱讀

恭喜你走到這一步！雖然我們已經涵蓋了 Katib 的大部分內容，但由於篇幅限制，仍有一些重要的部分尚未討論。為了幫助你進一步探索，我們列出了一些有用的閱讀材料。

  • 要了解 Katib 設計背後的思考過程，請閱讀《A Scalable and Cloud-Native Hyperparameter Tuning System》（https://arxiv.org/pdf/2006.02085.pdf）。
  • 要檢視功能更新、教學和程式碼範例，請造訪 Katib 官方網站（https://www.kubeflow.org/docs/components/katib/）和 Katib GitHub 儲存函式庫（https://github.com/kubeflow/katib）。
  • 要使用 Python SDK 直接從 Jupyter Notebook 執行 HPO，請閱讀 SDK API 檔案（http://mng.bz/RlpK）和 Jupyter Notebook 範例（http://mng.bz/2aY0）。

C.7 何時使用 Katib

從前面的討論中，我們可以看到 Katib 滿足了 HPO 服務的所有設計原則。它與訓練框架和訓練程式碼無關，可以擴充套件以納入不同的 HPO 演算法和不同的指標收集器，並且由於 Kubernetes 的支援，具有可移植性和可擴充套件性。如果你正在尋找生產級別的 HPO 服務，Katib 是最佳選擇。

然而，Katib 的前期成本較高。你需要建立 Kubernetes 叢集、安裝 Katib，並將訓練程式碼 Docker 化才能開始使用。你需要了解 Kubernetes 命令以排除故障。這些任務需要專門的工程師來操作和維護系統。

對於生產場景來說，這些挑戰並不是大問題，因為通常模型訓練系統的設定方式與 Katib 在 Kubernetes 中的設定方式相同。只要工程師具有操作模型訓練系統的經驗，就可以輕鬆管理 Katib。但是對於小型團隊或原型專案，如果你更喜歡更簡單的解決方案，像 Ray Tune 這樣的 HPO 函式庫方法可能更合適。

程式碼解析

suggestion: |-
{
  "tpe": {
    "image": "docker.io/kubeflowkatib/suggestion-hyperopt"
  },
  "random": {
    "image": "docker.io/kubeflowkatib/suggestion-hyperopt"
  },
  "<new-algorithm-name>": {
    "image": "new algorithm image path"
  }
}

內容解密：

這段程式碼是用於註冊新的 HPO 演算法到 Katib 的設定檔範例。其中，suggestion 部分定義了不同演算法的映像檔路徑。在這個範例中，我們可以看到 tpe 和 random 演算法都使用了相同的映像檔 docker.io/kubeflowkatib/suggestion-hyperopt。要新增新的演算法，需要在這個設定檔中新增一個條目，例如 <new-algorithm-name>，並指定其映像檔路徑。

Plantuml 圖表

此圖示展示了使用 Katib 執行 HPO 的基本步驟。從建立 Kubernetes 叢集到安裝 Katib、Docker 化訓練程式碼，最後執行 HPO，每一步都是流程中的重要環節。

圖表解析

  1. 開始:流程的起始點。
  2. 建立 Kubernetes 叢集:第一步是建立一個 Kubernetes 叢集，這是 Katib 執行的基礎。
  3. 安裝 Katib:在 Kubernetes 叢集中安裝 Katib。
  4. Docker 化訓練程式碼:將訓練程式碼封裝成 Docker 映像檔，以便在 Katib 中執行。
  5. 執行 HPO:最後，利用 Katib 執行超引數最佳化。

分散式訓練與資料集管理：深度學習系統的核心

深度學習系統設計的核心之一是分散式訓練和資料集管理。本文將探討這兩個主題，並分析其在實際應用中的挑戰和解決方案。

分散式訓練的挑戰與方法

分散式訓練是深度學習系統中提高訓練效率的關鍵技術。它允許模型在多個計算節點上平行訓練，從而加快訓練速度。然而，這種方法也帶來了一些挑戰，例如：

  • 資料平行性：如何在多個節點之間分配資料和模型引數，以實作高效的平行訓練？
  • 模型平行性：如何將模型分割到不同的節點上，以減少記憶體需求和提高訓練速度？
  • 同步與非同步更新：如何在多個節點之間同步或非同步更新模型引數，以確保訓練的穩定性和效率？

為瞭解決這些挑戰，研究人員提出了多種分散式訓練方法，包括：

資料平行性

資料平行性是一種常見的分散式訓練方法，它將資料分配到多個節點上，每個節點都有完整的模型副本。這種方法可以提高訓練速度，但需要解決多個節點之間的同步問題。

# 資料平行性的範例程式碼
import torch
import torch.distributed as dist

# 初始化分散式訓練環境
dist.init_process_group('nccl', init_method='env://')

# 定義模型和資料
model = MyModel()
data = MyDataset()

# 將資料分配到多個節點上
data_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(data)

# 建立資料載入器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(data, sampler=data_sampler)

# 訓練模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 前向傳播
        outputs = model(batch)
        
        # 計算損失
        loss = loss_fn(outputs, batch.labels)
        
        # 反向傳播
        loss.backward()
        
        # 更新模型引數
        optimizer.step()

模型平行性

模型平行性是一種將模型分割到不同節點上的方法，每個節點負責一部分模型的計算。這種方法可以減少記憶體需求和提高訓練速度。

# 模型平行性的範例程式碼
import torch
import torch.distributed as dist

# 初始化分散式訓練環境
dist.init_process_group('nccl', init_method='env://')

# 定義模型的不同部分
class ModelPart1(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelPart1, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(784, 128)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return x

class ModelPart2(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelPart2, self).__init__()
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc2(x)
        return x

# 將模型的不同部分分配到不同的節點上
model_part1 = ModelPart1()
model_part2 = ModelPart2()

# 訓練模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 前向傳播
        outputs_part1 = model_part1(batch)
        outputs_part2 = model_part2(outputs_part1)
        
        # 計算損失
        loss = loss_fn(outputs_part2, batch.labels)
        
        # 反向傳播
        loss.backward()
        
        # 更新模型引數
        optimizer.step()

資料集管理的挑戰與解決方案

資料集管理是深度學習系統中的另一個重要課題。良好的資料集管理可以提高模型的訓練效率和準確度。然而，資料集管理也面臨著一些挑戰，例如：

  • 資料品質：如何確保資料的品質和一致性？
  • 資料儲存：如何有效地儲存和管理大量的資料？
  • 資料共用：如何實作不同團隊和專案之間的資料共用？

為瞭解決這些挑戰，研究人員提出了多種資料集管理方法，包括：

Delta Lake

Delta Lake是一種開源的資料儲存格式，它提供了ACID事務、版本控制和統一的批次與串流處理等功能。Delta Lake可以幫助提高資料的品質和一致性，並實作高效的資料儲存和管理。

-- 建立Delta Lake表格
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) USING delta;

-- 插入資料
INSERT INTO my_table VALUES (1, 'John', 25);

-- 更新資料
UPDATE my_table SET age = 30 WHERE id = 1;

-- 刪除資料
DELETE FROM my_table WHERE id = 1;

Pachyderm

Pachyderm是一種開源的資料版本控制和處理平台，它提供了資料版本控制、自動化的資料處理管道和與Kubernetes的整合等功能。Pachyderm可以幫助實作不同團隊和專案之間的資料共用和協作。

# 建立Pachyderm倉函式庫
pachctl create repo my_repo

# 上傳資料到倉函式庫
pachctl put file my_repo@master:/data.csv -f data.csv

# 建立Pachyderm管道
pachctl create pipeline -f pipeline.json

# 執行Pachyderm管道
pachctl run pipeline my_pipeline

機器學習系統設計與實作

前言

在現代軟體開發中，機器學習（ML）已成為一項關鍵技術。為了有效地整合ML到生產環境中，需要一套完善的機器學習運作（MLOps）系統。本文將探討MLOps的核心組成部分，包括資料管理、模型訓練、超引數最佳化（HPO）、模型佈署等，並介紹相關的開源工具和技術。

資料管理

資料是機器學習的基礎。有效的資料管理對於構建高效的ML系統至關重要。資料管理涉及資料的收集、儲存、版本控制和預處理。

資料集管理

  • 通用資料集：許多ML任務依賴於通用資料集，如影像分類別資料集。
  • 資料轉換：使用如ImageClassTransformer的工具對資料進行轉換和預處理。

開源工具

  • Delta Lake：一個用於構建湖倉一體架構的開源儲存層，能夠提供ACID事務、版本控制等功能。
  • Petastorm：一個用於直接從儲存系統（如HDFS、S3）讀取資料的函式庫，支援快速的資料載入。

模型訓練

模型訓練是ML流程中的核心步驟。選擇合適的訓練框架和最佳化演算法對於提高模型效能至關重要。

訓練框架

  • TensorFlow 和 PyTorch：兩大主流的深度學習框架，分別適用於不同的使用場景和需求。
  • Horovod：一個用於分散式訓練的框架，能夠與多種深度學習框架整合。

超引數最佳化（HPO）

  • Hyperopt、Optuna 和 Ray Tune：三種流行的HPO函式庫，分別提供不同的最佳化策略和平行化能力。
  • Katib：Kubeflow的一個元件，專注於HPO，提供了一套完整的HPO工作流程。

模型佈署

將訓練好的模型佈署到生產環境是MLOps的最後一步。模型佈署需要考慮模型的服務化、監控和更新。

模型服務

  • TensorFlow Serving 和 TorchServe：分別由TensorFlow和PyTorch社群提供的模型服務解決方案。
  • KFServing：一個Kubernetes原生的模型服務框架，支援多種ML框架。

雲端服務

  • Amazon SageMaker、Google Vertex AI 和 Microsoft Azure Machine Learning：三大雲端ML平台，提供從資料準備到模型佈署的一站式服務。

後設資料和工件儲存

後設資料和工件（如模型檔案、訓練日誌）的有效管理對於追蹤實驗結果、重現實驗過程至關重要。

開源解決方案

  • MLflow 和 ML Metadata (MLMD)：兩種流行的開源後設資料和工件管理工具，能夠與多種ML框架和雲端服務整合。

機器學習模型服務設計與實作

模型服務設計的挑戰與策略

在機器學習（ML）的世界中，模型的服務設計是一個複雜且具有挑戰性的任務。模型的服務不僅需要滿足高效能、低延遲的需求，還需要具備可擴充套件性和可靠性。本篇文章將探討模型服務設計的挑戰、常見策略以及相關的技術實作。

模型服務設計的挑戰

模型服務設計面臨多項挑戰，包括但不限於：

  1. 模型複雜度：隨著深度學習模型的日益複雜，模型的推理（inference）變得越來越耗時。
  2. 多租戶支援：在多租戶環境中，需要有效地隔離不同使用者的模型和資料。
  3. 模型更新與版本控制：模型的頻繁更新需要一套有效的版本控制和發布機制。

常見的模型服務策略

為瞭解決上述挑戰，業界發展出多種模型服務策略，包括：

  1. 模型伺服器（Model Server）：提供一個獨立的伺服器來託管和服務模型，如TensorFlow Serving和TorchServe。
  2. 模型服務（Model Service）：將模型服務整合到現有的應用程式中，提供統一的API介面。
  3. 直接模型嵌入（Direct Model Embedding）：將模型直接嵌入到應用程式中，適用於簡單的模型和小規模應用。

開放原始碼模型服務工具

開放原始碼社群提供了多種模型服務工具，以滿足不同的需求。以下是一些流行的工具：

TensorFlow Serving

TensorFlow Serving是一個用於生產環境中佈署TensorFlow模型的系統。它提供高效能的模型推理服務，並支援模型的熱更新和版本控制。

TorchServe

TorchServe是PyTorch團隊開發的模型服務框架，支援PyTorch模型的佈署和服務。它提供了簡單易用的API介面，並具備良好的擴充套件性。

Triton Inference Server

Triton Inference Server是一個開源的推理伺服器，支援多種深度學習框架，包括TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime。它提供高效能的模型推理服務，並具備動態調整和最佳化功能。

實務案例：預測服務範例

以下是一個根據預測服務（Prediction Service）的範例，展示瞭如何設計和實作一個高效能的模型服務系統。

系統設計

  1. 前端服務（Frontend Service）：負責接收使用者請求，並將請求轉發給後端的預測服務。
  2. 預測服務（Prediction Service）：載入並執行機器學習模型，提供預測結果。
  3. 模型管理（Model Management）：負責模型的版本控制、更新和發布。

實作細節

  1. 使用TensorFlow Serving或TorchServe：選擇適合的模型服務框架來佈署和管理模型。
  2. 設計RESTful API：提供統一的API介面供前端服務呼叫。
  3. 實作模型熱更新：支援模型的動態更新，無需重啟服務。

程式碼範例與解析

以下是一個使用PyTorch和TorchServe佈署模型的簡單範例。

# 匯入必要的函式庫
import torch
import torch.nn as nn

# 定義一個簡單的神經網路模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(5, 3)  # 輸入特徵維度為5，輸出維度為3

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 初始化模型並儲存
model = SimpleModel()
torch.save(model.state_dict(), 'simple_model.pth')

# 使用TorchServe封裝模型
# 首先，需要建立一個handler檔案來定義模型的預處理和後處理邏輯
# 然後，使用torch-model-archiver封裝模型
# torch-model-archiver --model-name simple_model --version 1.0 --serialized-file simple_model.pth --handler model_handler.py

程式碼解析：

  1. 定義模型：使用PyTorch定義了一個簡單的神經網路模型SimpleModel。
  2. 儲存模型：將模型的引數儲存到檔案simple_model.pth中。
  3. 封裝模型：使用TorchServe提供的工具torch-model-archiver將模型封裝成.mar檔案，供TorchServe佈署使用。

圖表說明

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 深度學習系統設計與實作

package "深度學習系統架構" {
    package "資料管理" {
        component [Delta Lake] as delta
        component [Pachyderm] as pachy
        component [資料版本控制] as version
    }

    package "模型訓練" {
        component [TensorFlow/PyTorch] as framework
        component [分散式訓練] as distributed
        component [Kubeflow/Katib] as kubeflow
    }

    package "模型服務" {
        component [TorchServe] as torchserve
        component [Kubernetes] as k8s
        component [預測服務 API] as api
    }
}

delta --> pachy : 資料湖
pachy --> version : 資料管線
version --> framework : 版本追蹤
framework --> distributed : 訓練框架
distributed --> kubeflow : 多 GPU
kubeflow --> torchserve : HPO 最佳化
torchserve --> k8s : 模型封裝
k8s --> api : 容器部署

note right of kubeflow
  MLOps 工具：
  - Kubeflow Pipelines
  - Katib HPO
  - 實驗追蹤
end note

note right of api
  模型服務：
  - REST/gRPC
  - 批次推論
  - A/B 測試
end note

@enduml

此圖示展示了預測服務系統的整體架構，包括前端服務、預測服務和模型管理之間的互動流程。前端服務接收使用者請求並轉發給預測服務，預測服務載入相應的模型並傳回預測結果給前端服務。

深度學習開發週期模型

深度學習開發週期模型是一個複雜的過程，涉及多個階段和多個角色的參與。以下將詳細介紹該模型的各個階段及其相關內容。

產品啟動階段

在產品啟動階段，主要任務是提供產品需求。此階段涉及的角色包括業務利益相關者（Business Stakeholder）和產品負責人（Product Owner）。

資料探索階段

資料探索階段是深度學習開發週期的第二階段。在此階段，資料工程師（Data Engineer）和資料科學家（Data Scientist）共同參與，負責資料的收集、整理和初步分析。

深度學習研究階段

深度學習研究階段是週期的第三階段，主要由資料科學家和研究人員（Researcher）參與。此階段的主要任務是進行深度學習模型的研究和開發。

原型設計階段

原型設計階段是週期的第四階段，資料科學家和平台開發人員（Platform Developer）在此階段合作，進行模型的原型設計和測試。

生產化階段

生產化階段是週期的第五階段，主要涉及模型的生產化和佈署。此階段的參與者包括資料科學家、平台開發人員、AI應用開發人員（AI Application Developer）和MLOps工程師（MLOps Engineer）。生產化階段的具體任務包括：

  • 程式碼元件化：將程式碼模元件化，以提高可維護性和可重用性。
  • 程式碼封裝：將程式碼封裝，以便於佈署和管理。
  • 程式碼註冊：註冊程式碼，以便於版本控制和追蹤。
  • 佈署策略：制定合適的佈署策略，例如藍綠佈署（Blue-Green Deployment）、金絲雀佈署（Canary Deployment）和多臂老虎機佈署（Multi-Armed Bandit Deployment）。
  • 模型推理：進行模型推理，以評估模型的效能。
  • 產品整合：將模型整合到產品中，以實作商業價值。
  • 訓練工作流程設定：設定訓練工作流程，以實作模型的持續訓練和改進。

產品整合階段

產品整合階段是週期的第六階段，主要任務是將模型整合到產品中，以實作商業價值。此階段的參與者包括AI應用開發人員和平台開發人員。

技術與工具

在深度學習開發週期中，會使用到多種技術和工具，例如：

  • Kubernetes：用於資源利用率和隔離的管理。
  • PyTorch 和 TensorFlow：用於深度學習模型的開發和訓練。
  • TorchServe 和 Triton Inference Server：用於模型的服務和推理。
  • Kubeflow 和 Katib：用於工作流程管理和超引數最佳化。
  • Airflow、Argo Workflows 和 Metaflow：用於工作流程協調和管理。

深度學習系統設計：軟體工程師的深度學習平台藍圖

深度學習系統的全貌

要讓深度學習模型實際可用，就必須將其整合到軟體平台中。作為一名軟體工程師，需要對深度學習有深入的瞭解，才能建立這樣的系統。本文提供了所需的深度知識。

本文內容

《深度學習系統設計：軟體工程師》全面介紹了設計和實作生產就緒的深度學習平台所需的一切。首先，從開發者的角度呈現深度學習系統的全貌，包括其主要元件以及它們之間的連線方式。然後，詳細指導讀者使用所需的工程方法，來建立可維護、高效且可擴充套件的深度學習平台。

關鍵內容

  • 深度學習開發週期
  • 在 TensorFlow 和 PyTorch 中自動化訓練
  • 資料集管理、模型服務和超引數調優
  • 實作深度學習實驗室

適用物件

本文適合軟體開發人員和具備工程思維的資料科學家。書中的範例使用 Java 和 Python 語言。

作者簡介

Chi Wang 是 Salesforce Einstein 團隊的首席軟體開發人員。Donald Szeto 是 PredictionIO 的共同創始人兼 CTO。

業界好評

“先讀一遍以瞭解全貌，然後在建立系統、設計元件和做出關鍵選擇時再回頭參考，以滿足所有使用團隊的需求。” - Salesforce 的 Silvio Savarese 和 Caiming Xiong

“由真正的行業專家撰寫。對於希望設計和實作可維護的深度學習模型開發平台的軟體工程師來說，他們的見解非常寶貴，能夠滿足最高的效率和可擴充套件性標準。” - Firsthand Alliance 的 Simon Chan

“對於正在擴充套件其深度學習系統的團隊來說，這本文提供了寶貴且及時的見解。它預測了不同組織的需求，其內容可以輕鬆地根據您的當前情況或個人興趣進行調整。” - Airbnb 的 Weiping Peng

深度學習系統設計的核心挑戰

在設計深度學習系統時，需要考慮多個關鍵因素，包括資料集管理、模型訓練、超引數調優和模型服務等。這些元件之間的協同工作對於建立一個高效且可擴充套件的系統至關重要。

資料集管理

有效的資料集管理是深度學習系統成功的關鍵。這包括資料收集、預處理、標註和版本控制等方面。一個好的資料集管理系統可以提高模型的準確性和訓練效率。

模型訓練與自動化

在 TensorFlow 和 PyTorch 中自動化訓練流程，可以顯著提高開發效率。這需要深入瞭解這兩個框架的優缺點，以及如何根據具體需求選擇合適的工具。

超引數調優

超引數調優是最佳化深度學習模型效能的關鍵步驟。這需要對模型的架構和訓練過程有深入的瞭解，以及使用適當的調優策略。

模型服務

將訓練好的模型佈署到生產環境中，需要考慮多個因素，包括模型的載入、預測服務的搭建和監控等。一個好的模型服務系統可以確保模型的穩定性和可靠性。

建立可維護的深度學習平台

要建立一個可維護的深度學習平台，需要考慮多個方面，包括程式碼的可讀性、可測試性和可擴充套件性等。這需要軟體工程的最佳實踐和深度學習領域的專業知識。

程式碼管理與版本控制

使用版本控制系統（如 Git）來管理程式碼，可以提高協作效率和程式碼的可維護性。

測試與驗證

對深度學習系統進行全面的測試和驗證，可以確保其穩定性和可靠性。

可擴充套件性設計

在設計深度學習系統時，需要考慮其可擴充套件性，以滿足未來可能的需求增長。

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。