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如何利用 Python 创建机器学习模型

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译者 | 崔皓

 

策划 | 武穆

 

本文旨在介绍如何使用 Python 的开源框架在本地、云端和 Kubernetes 等不同场景构建机器学习模型。

 

你是否会遇到这样的场景,当你训练了一个新模型,有时你不想费心编写 Flask Code(Python的web 框架)或者将模型容器化并在 Docker 中运行它,就想通过 API 立即使用这个模型?

 

如果你有这个需求,你肯定想了解MLServer。它是一个基于Python的推理服务器,最近推出了GA(Genetic Algorithms 遗传算法)的版本,这是一款专为生产环境设计的高性能服务器。

 

使用它可以确保在本地构建模型,与投入生产环境的模型保持一致。

 

本文以几个图像模型为例,向您介绍如何使用 MLServer。

 

PART 01

 

数据集

 

我们要使用的数据集是Fashion MNIST。它包含 70,000 张灰度 28×28 像素的服装图像,涵盖 10 个不同类别(如上衣、连衣裙、外套、裤子等)。

 

如果您想重现本文中的代码,请确保下载文件并将它们解压缩到名为 data. 因为文件非常大,GitHub 存储库中省略了它们。

 

1、训练 Scikit-learn 模型

 

首先,我们将使用scikit-learn框架训练一个支持向量机(SVM) 模型。然后我们将模型保存到一个名为Fashion-MNIST.joblib 的文件中。

 

import pandas as pd
from sklearn import svm
import time
import joblib
#Load Training Data
train = pd.read_csv('../../data/fashion-mnist_train.csv', header=0)


y_train = train['label']


X_train = train.drop(['label'], axis=1)


classifier = svm.SVC(kernel="poly", degree=4, gamma=0.1)
#Train Model


start = time.time()


classifier.fit(X_train.values, y_train.values)


end = time.time()


exec_time = end-start


print(f'Execution time: {exec_time} seconds')


#Save Model


joblib.dump(classifier, "Fashion-MNIST.joblib")

 

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注意:SVM 算法不是特别适合大型数据集,因为它具有二次性质。根据您的硬件,此示例中的模型将需要几分钟的时间来训练。

 

2、服务于 Scikit-learn 模型

 

通过上面的步骤我们的到一个模型文件Fashion-MNIST.joblib。接下来看看如何使用 MLServer 来提供服务。

 

首先,通过如下命令安装 MLServer:pip install mlserver。

 

虽然额外的运行时组件是可选的,但在服务模型时更加顺畅,我们也会安装 Scikit-Learn 和 XGBoost 的扩展。

 

完成pip install mlserver-sklearn mlserver-xgboost操作后,就需要添加如下两个配置文件:

 

(1)settings.json- 这包含服务器本身的配置。

 

(2)model-settings.json- 顾名思义,此文件包含要运行的模型配置。

 

对于settings.json文件,只定义一个参数就足够了:

 

{


"debug": "true"


}


该model-settings.json文件需要更多信息,因为它需要了解服务模型信息:


{


"name": "fashion-sklearn",


"implementation": "mlserver_sklearn.SKLearnModel",


"parameters": {


"uri": "./Fashion_MNIST.joblib",


"version": "v1"


}


}

 

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name 参数为 MLServer 提供了唯一标识符,在多模型服务场景下特别有用(稍后会谈到)。定义要使用的implementation从而预构建服务器(如果有)。它与用于训练模型的机器学习框架高度耦合。在我们的案例中使用 scikit-learn来训练模型,因此将使用 scikit-learn 实现 MLServer。Parameters配置需要提供模型文件的位置以及版本号。

 

通过上面的配置,就可以使用以下命令为我们的模型提供服务:mlserver start 。

 

就这幺简单,现在已经让模型在本地服务器上运行起来了。此时,它已经可以接受类似 HTTP 和 gRPC(默认端口为8080和8081)的请求了。

 

3、测试模型

 

模型已经启动并正常运行了,让我们发送一些请求测试它的运行情况。

 

我们会通过如下URL 发送一个 POST 请求:

 

http://localhost:8080/v2/models/<MODEL_NAME>/versions/<VERSION>/infer

 

这个URL意味着访问之前训练的 scikit-learn 模型,这里只需要将MODEL_NAME用fashion-sklearn的模型名称进行替换,同时将VERSION用v1进行替换。

 

下面的代码展示如何导入测试数据,向模型服务器发出请求,然后将结果与实际标签进行比较:

 

import pandas as pd


import requests
#Import test data, grab the first row and corresponding label


test = pd.read_csv('../../data/fashion-mnist_test.csv', header=0)


y_test = test['label'][0:1]


X_test = test.drop(['label'],axis=1)[0:1]
#Prediction request parameters


inference_request = {


"inputs": [


{


"name": "predict",


"shape": X_test.shape,


"datatype": "FP64",


"data": X_test.values.tolist()


}


]


}


endpoint = "http://localhost:8080/v2/models/fashion-sklearn/versions/v1/infer"
#Make request and print response


response = requests.post(endpoint, json=inference_request)


print(response.text)


print(y_test.values)

 

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运行上面的test.py之后,会从 MLServer 得到以下响应:

 

{


"model_name": "fashion-sklearn",


"model_version": "v1",


"id": "31c3fa70-2e56-49b1-bcec-294452dbe73c",


"parameters": null,


"outputs": [


{


"name": "predict",


"shape": [


1


],


"datatype": "INT64",


"parameters": null,


"data": [


0
]
}
]
}

 

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从响应中可以得知, MLServer 已经生成了一个请求 ID,并自动添加用于服务请求的模型和版本的元数据。一旦模型投入生产,收集类似的元数据就显得非常重要。它允许我们记录每个请求从而方便进行审计和故障排除。

 

您可能还注意到 MLServer 返回一个数组outputs。虽然在请求中只发送了一行数据,但 MLServer处理批量请求,并一起返回。我们甚至可以通过一种称为自适应批处理的技术来优化在生产环境中处理多个请求的方式。

 

在上面的示例中,也可以找到模型的预测的结果。outputs[0].data表明模型已将该样本标记为类别0(数值 0 对应于类别t-shirt/top)。该样本的真实标签0也是如此,因此模型得到了正确的预测。

 

4、
训练 XGBoost 模型

 

通过上面的例子我们了解了如何使用 MLServer 创建单个模型,接下来让我们看看如何处理在不同框架中训练的多个模型。

 

依旧使用 Fashion MNIST 数据集,但这次将训练XGBoost模型。

 

import pandas as pd


import xgboost as xgb


import time
#Load Training Data


train = pd.read_csv('../../data/fashion-mnist_train.csv', header=0)


y_train = train['label']


X_train = train.drop(['label'], axis=1)


dtrain = xgb.DMatrix(X_train.values, label=y_train.values)
#Train Model


params = {


'max_depth': 5,


'eta': 0.3,


'verbosity': 1,


'objective': 'multi:softmax',


'num_class' : 10


}


num_round = 50


start = time.time()


bstmodel = xgb.train(params, dtrain, num_round, evals=[(dtrain, 'label')], verbose_eval=10)


end = time.time()


exec_time = end-start


print(f'Execution time: {exec_time} seconds')
#Save Model


bstmodel.save_model('Fashion_MNIST.json')

 

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上面用于训练 XGBoost 模型的代码与之前用于训练 scikit-learn 模型的代码类似,但是这一次,我们的模型为了兼容 XGBoost 的格式将其保存为Fashion_MNIST.json 文件。

 

5、服务多个模型

 

MLServer 的一大优点是支持多模型服务。这意味着不必为部署的每个 ML 模型创建或运行新服务器。使用上面构建的模型,将使用此功能同时为它们提供服务。

 

当 MLServer 启动时,它将在目录(和任何子目录)中搜索model-settings.json文件。如果您有多个model-settings.json文件,那幺它将自动为所有文件提供服务。

 

注意:您仍然只需要指定根目录中的 (服务器配置)文件settings.json

 

这是目录结构的细分以供参考:

 

├── data


│   ├── fashion-mnist_test.csv


│   └── fashion-mnist_train.csv


├── models


│   ├── sklearn


│   │   ├── Fashion_MNIST.joblib


│   │   ├── model-settings.json


│   │   ├── test.py


│   │   └── train.py


│   └── xgboost


│       ├── Fashion_MNIST.json


│       ├── model-settings.json


│       ├── test.py


│       └── train.py


├── README.md


├── settings.json


└── test_models.py

 

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请注意,有两个model-settings.json文件 – 一个用于 scikit-learn 模型,一个用于 XGBoost 模型。

 

现在可以运行mlserver start .,它将开始处理两个模型的请求。

 

[mlserver] INFO - Loaded model 'fashion-sklearn' succesfully.
[mlserver] INFO - Loaded model 'fashion-xgboost' succesfully.

 

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6、测试多个模型的准确性

 

现在两个模型都在 MLServer 上运行,我们可以使用测试集中的样本来验证每个模型的准确性。

 

以下代码向每个模型发送一个批处理请求(包含完整的测试集),然后将预测值与真实标签进行比较。在整个测试集上执行此操作,为我们提供了衡量每个模型准确性的方法,并将最终结果打印出来。

 

import pandas as pd


import requests


import json
#Import the test data and split the data from the labels


test = pd.read_csv('./data/fashion-mnist_test.csv', header=0)


y_test = test['label']


X_test = test.drop(['label'],axis=1)


#Build the inference request


inference_request = {


"inputs": [


{


"name": "predict",


"shape": X_test.shape,


"datatype": "FP64",


"data": X_test.values.tolist()


}
]
}


#Send the prediction request to the relevant model, compare responses to training labels and calculate accuracy


def infer(model_name, version):


endpoint = f"http://localhost:8080/v2/models/{model_name}/versions/{version}/infer"


response = requests.post(endpoint, json=inference_request)
#calculate accuracy


correct = 0


for i, prediction in enumerate(json.loads(response.text)['outputs'][0]['data']):


if y_test[i] == prediction:


correct += 1


accuracy = correct / len(y_test)


print(f'Model Accuracy for {model_name}: {accuracy}')


infer("fashion-xgboost", "v1")


infer("fashion-sklearn", "v1")

 

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结果表明,XGBoost 模型略微优于 SVM scikit-learn 模型:

 

Model Accuracy for fashion-xgboost: 0.8953
Model Accuracy for fashion-sklearn: 0.864

 

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PART 02

 

总结

 

希望通过上面的描述,您已经了解使用MLServer服务模型大致过程。如果需要了解更多信息,您需要阅读相关文档并查看不同框架的示例。

 

对于MLFlow用户而言,可以使用 MLServer 直接在 MLFlow 中提供模型,如果您是Kubernetes用户,您应该了解Seldon Core ,它是一个将模型部署到Kubernetes 的开源工具(它在后台使用 MLServer)。

 

参考链接:

 

https://dzone.com/articles/How-to-Utilize-Python-Machine-Learning-Models

 

译者介绍

 

崔皓,51CTO社区编辑,资深架构师,拥有18年的软件开发和架构经验,10年分布式架构经验。曾任惠普技术专家。乐于分享,撰写了很多热门技术文章,阅读量超过60万。《分布式架构原理与实践》作者。

 

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