Ray Serve 是一個根據 Ray 構建的模型服務框架，簡化了機器學習模型佈署流程，並提供微服務架構的優勢。它能將模型封裝成可擴充套件的微服務，確保生產環境的穩定執行。本文除了介紹 Ray Serve 的核心概念和架構，更以紅酒品質預測模型為例，示範如何使用 Ray Serve 佈署模型，並結合 Canary Deployment 策略逐步上線新版本模型，降低上線風險。同時，我們也探討瞭如何結合 Speculative Execution 技術，透過平行執行多個模型並選擇最佳結果，提升模型服務的效能和穩定性，並提供程式碼範例與說明，讓讀者能快速上手 Ray Serve 並應用於實際專案。
使用 Ray Serve 進行模型服務的深度解析
在機器學習模型的生產環境佈署中，將模型封裝成微服務是一個至關重要的步驟。這不僅能夠提升模型的可擴充套件性，還能確保其在生產環境中的穩定執行。Ray Serve 作為一個建立在 Ray 之上的模型服務框架，為開發者提供了簡化模型佈署流程和微服務架構的優勢。本文將深入探討 Ray Serve 的架構設計、實際應用案例，以及如何結合 Canary Deployment 策略實作模型的逐步上線。
Ray Serve 架構設計與基本概念
Ray Serve 是根據 Ray 構建的，Ray 是一個用於分散式計算的強大框架，能夠處理大規模的資料處理和機器學習任務。Ray Serve 則專注於將這些計算任務轉化為可擴充套件的微服務。
Ray Serve 基本架構圖示
graph TD A[客戶端請求] --> B[Ray Serve] B --> C[模型佈署] C --> D[Ray 分散式計算] D --> E[ML 模型] E --> F[處理結果] F --> B
圖表解說：
- 客戶端請求：客戶端傳送請求到 Ray Serve。
- Ray Serve：接收請求後，將其轉發到相應的模型佈署。
- 模型佈署：根據請求的內容，選擇合適的模型進行處理。
- Ray 分散式計算：利用 Ray 的分散式計算能力處理大規模計算任務。
- ML 模型：最終由機器學習模型進行推理。
- 處理結果：將推理結果傳回給客戶端。
實際案例：紅酒品質預測模型佈署
本案例根據 Kaggle 的 Red Wine Quality 資料集，使用多種分類別技術建立預測模型，並展示如何使用 Ray Serve 佈署隨機森林模型。
模型訓練與選擇
我們使用了多種分類別技術（包括決策樹、隨機森林、AdaBoost、梯度提升和 XGBoost）來建立紅酒品質預測模型。經過驗證，隨機森林、梯度提升和 XGBoost 表現最佳，因此選擇這三個模型進行佈署。
使用 Ray Serve 佈署隨機森林模型
from ray import serve
import pickle
import json
@serve.deployment(route_prefix="/randomforest")
class RandomForestModel:
def __init__(self, path):
with open(path, "rb") as f:
self.model = pickle.load(f)
async def __call__(self, request):
payload = await request.json()
return self.serve(payload)
def serve(self, request):
input_vector = [
request["fixed acidity"],
request["volatile acidity"],
request["citric acid"],
request["residual sugar"],
request["chlorides"],
request["free sulfur dioxide"],
request["total sulfur dioxide"],
request["density"],
request["pH"],
request["sulphates"],
request["alcohol"],
]
prediction = self.model.predict([input_vector])[0]
return {"result": str(prediction)}
程式碼解析：
- 路由設定：
@serve.deployment(route_prefix="/randomforest")指定了該佈署的路由字首為/randomforest，客戶端可透過 HTTP 請求呼叫此服務。 - 模型載入：
__init__方法使用pickle載入已訓練好的隨機森林模型。 - 非同步處理請求：
__call__方法為非同步方法，能夠同時處理多個請求。 - 模型推理：
serve方法將請求資料轉換為模型所需的格式，並進行推理，最後傳回結果。
Canary Deployment 實戰
在實際應用中，為了確保新版本模型的穩定性，我們通常會採用 Canary Deployment 策略，逐步將流量引導至新版本。
簡單的 Canary Deployment 範例
import random
from ray import serve
class Canary:
def __init__(self, canary_percent):
self.canary_percent = canary_percent
self.version_one = None
self.version_two = None
async def __call__(self, request):
data = await request.body()
if random.random() < self.canary_percent:
return await self.version_one.remote(data=data)
else:
return await self.version_two.remote(data=data)
# 佈署 Canary 例項，將 30% 的流量引導至新版本
Canary.deploy(0.3)
程式碼解析：
- 流量分配：根據設定的
canary_percent比例，將請求隨機分配到新舊版本。 - 動態切換：透過調整
canary_percent的值，可以動態控制新版本的流量比例。
Ray 微服務框架的進階應用
Ray 微服務框架提供了多項強大的功能，使其在模型服務領域具有廣泛的應用前景。
1. 佈署 API 與模型 API 的分離
Ray Serve 將佈署 API 與模型 API 分離，使得開發者能夠專注於模型邏輯，而無需關注佈署細節。
2. 請求批次處理
Ray Serve 支援請求批次處理，能夠有效提升模型的推理效率。
3. 硬體資源最佳化
透過組態硬體資源（如 GPU），Ray Serve 能夠充分利用硬體加速模型推理。
4. 推理圖的靈活組合
開發者可以使用佈署組合輕鬆構建複雜的推理圖，整合多個模型和處理邏輯。
根據共識的模型服務實作
在某些場景下，我們希望結合多個模型的預測結果，以提高整體預測的準確性和穩定性。以下是一個根據 Ray Serve 的共識模型服務實作範例：
import ray
from ray import serve
import numpy as np
@serve.deployment
class WineQualityPredictor:
def __init__(self):
# 初始化多個不同的模型
self.models = {
"random_forest": ...,
"gradient_boost": ...,
"xgboost": ...
}
async def __call__(self, request):
data = await request.json()
results = {}
for model_name, model in self.models.items():
results[model_name] = model.predict(data)
# 根據多數決原則選擇最終結果
majority_result = self.get_majority_result(results)
return {"result": majority_result}
def get_majority_result(self, results):
predictions = list(results.values())
majority_vote = np.bincount(predictions).argmax()
return majority_vote
# 啟動 Ray Serve 並佈署模型
serve.start()
WineQualityPredictor.deploy()
程式碼解析：
- 多模型整合：透過初始化多個模型，並對同一輸入進行預測。
- 多數決原則：使用
get_majority_result方法，根據多數模型的預測結果決定最終輸出。
Ray Serve 與 Speculative Execution 在機器學習模型佈署中的應用
隨著機器學習模型的日益複雜和龐大，如何高效佈署和執行這些模型成為了一個重要的技術挑戰。Ray Serve 作為一個可擴充套件的模型服務框架，為解決這一問題提供了強有力的支援。本文將深入探討如何利用 Ray Serve 結合 Speculative Execution（推測執行）技術來佈署和最佳化機器學習模型。
技術背景
在現代機器學習應用中，模型的準確性和執行效率同等重要。單一模型可能無法滿足所有場景的需求，因此常常需要佈署多個模型來提高整體效能。Ray Serve 提供了一個靈活的框架來支援多模型的佈署和排程，而 Speculative Execution 則是一種透過平行執行多個模型並選擇最佳結果來提高準確性和魯棒性的技術。
Ray Serve 基礎架構
Ray Serve 是根據 Ray 構建的一個模型服務框架，它提供了以下關鍵功能：
- 可擴充套件性：支援大規模模型佈署和高併發請求處理。
- 靈活性：允許佈署多種不同型別的模型。
- 高效能：利用 Ray 的分散式計算能力實作低延遲的模型推理。
環境設定
在使用 Ray Serve 之前，需要確保已經安裝了必要的套件：
pip install ray[serve]
佈署多個機器學習模型
在我們的範例中，我們將佈署三個不同的分類別模型：Random Forest、XGBoost 和 Gradient Boost。這些模型將被佈署為獨立的服務，並透過 Ray Serve 進行管理和排程。
1. 定義模型服務
首先，我們需要定義每個模型的服務介面：
@serve.deployment(route_prefix="/random_forest")
class RandomForestModel:
def __init__(self):
# 初始化隨機森林模型
pass
async def serve(self, payload):
# 模擬模型預測
await asyncio.sleep(1) # 模擬計算時間
return {"result": "0"}
@serve.deployment(route_prefix="/xgboost_model")
class XGBoostModel:
def __init__(self):
# 初始化XGBoost模型
pass
async def serve(self, payload):
# 模擬XGBoost模型預測
await asyncio.sleep(1) # 模擬計算時間
return {"result": "0"}
@serve.deployment(route_prefix="/grboost_model")
class GRBoostModel:
def __init__(self):
# 初始化梯度提升樹模型
pass
async def serve(self, payload):
# 模擬梯度提升樹模型預測
await asyncio.sleep(1) # 模擬計算時間
return {"result": "1"}
內容解密：
- 每個模型都被定義為一個獨立的類別，並使用
@serve.deployment裝飾器進行標註。 serve方法是模型的預測介面，它接收輸入資料並傳回預測結果。- 使用
asyncio.sleep(1)模擬實際模型計算所需的時間。
建立根據共識的模型服務
接下來，我們需要建立一個根據共識的模型服務，它會同時執行多個分類別模型並根據多數決原則來選擇最終結果。
@serve.deployment(route_prefix="/speculative")
class Speculative:
def __init__(self):
self.rfhandle = RandomForestModel.get_handle(sync=False)
self.xgboosthandle = XGBoostModel.get_handle(sync=False)
self.grboosthandle = GRBoostModel.get_handle(sync=False)
async def __call__(self, request):
payload = await request.json()
f1, f2, f3 = await asyncio.gather(
self.rfhandle.serve.remote(payload),
self.xgboosthandle.serve.remote(payload),
self.grboosthandle.serve.remote(payload)
)
rfresult = ray.get(f1)['result']
xgresult = ray.get(f2)['result']
grresult = ray.get(f3)['result']
ones = []
zeros = []
if rfresult == "1":
ones.append("Random Forest")
else:
zeros.append("Random Forest")
if xgresult == "1":
ones.append("XGBoost")
else:
zeros.append("XGBoost")
if grresult == "1":
ones.append("Gradient Boost")
else:
zeros.append("Gradient Boost")
if len(ones) >= 2:
return {"result": "1", "methods": ones}
else:
return {"result": "0", "methods": zeros}
內容解密：
Speculative類別是根據共識的模型服務。它會同時執行三個分類別模型並根據多數決原則來選擇最終結果。- 使用
asyncio.gather同時執行三個模型的預測，並等待所有結果傳回。 - 結果聚合部分使用了簡單的多數決策略：如果至少有兩個模型預測為 “1”，則最終結果為 “1”；否則為 “0”。
模型執行策略
在實際應用中，我們可以根據具體需求選擇不同的執行策略。例如，我們可以使用 asyncio.wait 函式來實作更靈活的等待策略：
async def __call__(self, request):
payload = await request.json()
tasks = [
self.rfhandle.serve.remote(payload),
self.xgboosthandle.serve.remote(payload),
self.grboosthandle.serve.remote(payload)
]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
if done:
result = ray.get(done.pop())['result']
else:
result = '0'
return {"result": result}
內容解密：
asyncio.wait函式允許我們靈活地控制任務執行和等待策略。return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED意味著一旦有一個任務完成，就會傳回結果。- 這種策略可以用於需要快速回應的應用場景，但在某些情況下可能會影響預測準確性。
Ray Workflows 的優勢
Ray Workflows 提供了一系列強大的功能來支援程式設計式工作流程執行：
- 永續性：透過虛擬演員（Virtual Actors）新增永續性保證到 Ray 的動態任務圖。
- 依賴管理：利用 Ray 的執行環境功能來快照工作流程式碼依賴項。
- 低延遲和可擴充套件性：利用 Ray 的 Plasma（分享記憶體儲存）提供子秒級開銷時啟動任務。
圖表翻譯：
- 圖表展示了使用 Ray Serve 和 Speculative Execution 佈署和執行機器學習模型的流程。
- 首先佈署多個模型，然後接收請求並平行執行這些模型。
- 將所有模型的結果進行聚合，最後根據共識傳回最終結果。
在深入探討 Ray Serve 架構、應用案例以及高階特性之後，我們可以得出以下結論：Ray Serve 作為構建在 Ray 分散式計算框架之上的模型服務框架，展現出強大的潛力。它簡化了機器學習模型的佈署流程，並提供了微服務架構的優勢，例如可擴充套件性、高用性以及靈活的佈署策略。
從實際案例中，我們看到 Ray Serve 可以輕鬆地佈署和管理多個模型，例如隨機森林、XGBoost 和梯度提升樹等，並透過 Canary Deployment 策略實作模型的逐步上線，有效降低了上線風險。此外，Ray Serve 還支援更復雜的模型服務場景，例如透過 Speculative Execution 技術平行執行多個模型並選擇最佳結果，從而提高預測的準確性和魯棒性。我們也看到了如何利用 asyncio 和 Ray 的 actor 模型實作高效的非同步請求處理和模型排程。
Ray Serve 在模型服務領域具有廣闊的應用前景。隨著 Serverless 計算和邊緣計算的興起，Ray Serve 的輕量級和可擴充套件性將使其成為構建下一代智慧應用的重要基礎設施。它與 Ray 生態系統的緊密整合，也為開發者提供了更強大的工具和資源，可以預見，Ray Serve 將在推動機器學習模型的落地應用方面發揮越來越重要的作用。 更進一步的探索方向包括與其他 Ray 函式庫（如 Ray Tune 和 Ray RLlib）的更深入整合，以及對更復雜模型服務場景的支援，例如模型組合、模型版本控制和自動擴充套件等。
