Mudelite serveerimine: lõplik juhend reaalajas järelduste tegemiseks

Masinõppe dünaamilisel maastikul on mudelite tootmisesse juurutamine reaalajas järelduste tegemiseks esmatähtis. See protsess, mida tuntakse kui mudelite serveerimist, hõlmab treenitud masinõppemudelite kättesaadavaks tegemist teenustena, mis suudavad töödelda sissetulevaid päringuid ja tagastada ennustusi reaalajas. See põhjalik juhend uurib mudelite serveerimise nüansse, hõlmates arhitektuure, juurutusstrateegiaid, optimeerimistehnikaid ja monitooringupraktikaid, kõike seda globaalsest vaatenurgast.

Mis on mudelite serveerimine?

Mudelite serveerimine on protsess, mille käigus juurutatakse treenitud masinõppemudelid keskkonda, kus nad saavad vastu võtta sisendandmeid ja pakkuda reaalajas ennustusi. See ületab lõhe mudeli arendamise ja reaalse rakenduse vahel, võimaldades organisatsioonidel kasutada oma masinõppe investeeringuid ärilise väärtuse loomiseks. Erinevalt pakktöötlusest, mis käsitleb perioodiliselt suuri andmemahtusid, nõuab reaalajas järeldamine kiireid reageerimisaegu, et rahuldada koheseid kasutaja või süsteemi vajadusi.

Mudelite serveerimissüsteemi põhikomponendid:

• Mudelihoidla: Tsentraliseeritud asukoht mudeliversioonide salvestamiseks ja haldamiseks.
• Järeldusserver: Põhikomponent, mis laeb mudeleid, võtab vastu päringuid, teostab järeldusi ja tagastab ennustusi.
• API lüüs: Sisenemispunkt välistele klientidele järeldusserveriga suhtlemiseks.
• Koormusejaotur: Jaotab sissetulevad päringud mitme järeldusserveri eksemplari vahel skaleeritavuse ja kõrge kättesaadavuse tagamiseks.
• Monitooringusüsteem: Jälgib jõudlusnäitajaid nagu latentsus, läbilaskevõime ja veamäärad.

Mudelite serveerimise arhitektuurid

Õige arhitektuuri valimine on robustse ja skaleeritava mudelite serveerimissüsteemi ehitamiseks ülioluline. Kasutatakse mitmeid levinud arhitektuurimustreid, millest igaühel on omad kompromissid.

1. REST API arhitektuur

See on kõige levinum ja laialdasemalt kasutatav arhitektuur. Järeldusserver paljastab REST API lõpp-punkti, mida kliendid saavad kutsuda HTTP-päringute abil. Andmed on tavaliselt serialiseeritud JSON-vormingus.

Plussid:

• Lihtne rakendada ja mõista.
• Laialdaselt toetatud erinevate programmeerimiskeelte ja raamistike poolt.
• Lihtne integreerida olemasolevate süsteemidega.

Miinused:

• Võib olla vähem efektiivne suurte andmemahtude korral HTTP lisakulu tõttu.
• Olekuvaba olemus võib nõuda päringute jälgimiseks täiendavaid mehhanisme.

Näide: Finantsasutus kasutab pettuste tuvastamise mudeli serveerimiseks REST API-d. Uue tehingu toimumisel saadetakse tehingu andmed API-le, mis tagastab ennustuse, mis näitab pettuse tõenäosust.

2. gRPC arhitektuur

gRPC on Google'i arendatud kõrge jõudlusega avatud lähtekoodiga kaugprotseduurikutse (RPC) raamistik. See kasutab andmete serialiseerimiseks Protocol Buffersit, mis on JSON-ist tõhusam. See kasutab ka HTTP/2 transportimiseks, mis toetab funktsioone nagu multipleksimine ja voogedastus.

Plussid:

• Kõrge jõudlus tänu binaarsele serialiseerimisele ja HTTP/2-le.
• Toetab voogedastust suurte andmemahtude või pidevate ennustuste jaoks.
• Tugevalt tüübitud liideste definitsioonid Protocol Buffers abil.

Miinused:

• Keerulisem rakendada kui REST API-sid.
• Nõuab, et klient ja server kasutaksid gRPC-d.

Näide: Ülemaailmne logistikaettevõte kasutab gRPC-d marsruudi optimeerimise mudeli serveerimiseks. Mudel saab tarneautodelt asukohauuenduste voo ja pakub pidevalt reaalajas optimeeritud marsruute, parandades tõhusust ja lühendades tarneaegu.

3. Sõnumijärjekorra arhitektuur

See arhitektuur kasutab sõnumijärjekorda (nt Kafka, RabbitMQ), et lahutada klient järeldusserverist. Klient avaldab sõnumi järjekorda ja järeldusserver tarbib sõnumi, teostab järelduse ja avaldab ennustuse teise järjekorda või andmebaasi.

Plussid:

• Asünkroonne töötlemine, mis võimaldab klientidel jätkata ilma vastust ootamata.
• Skaleeritav ja vastupidav, kuna sõnumeid saab järjekorras puhverdada.
• Toetab keerulist sündmuste töötlemist ja voogude töötlemist.

Miinused:

• Suurem latentsus võrreldes REST või gRPC-ga.
• Nõuab sõnumijärjekorra süsteemi seadistamist ja haldamist.

Näide: Rahvusvaheline e-kaubanduse ettevõte kasutab tootesoovituste mudeli serveerimiseks sõnumijärjekorda. Kasutaja sirvimisaktiivsus avaldatakse järjekorda, mis käivitab mudeli isikupärastatud tootesoovituste genereerimiseks. Soovitused kuvatakse seejärel kasutajale reaalajas.

4. Serverivaba arhitektuur

Serverivaba arvutus võimaldab teil käitada koodi ilma servereid ette valmistamata või haldamata. Mudelite serveerimise kontekstis saate oma järeldusserveri juurutada serverivaba funktsioonina (nt AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions). See pakub automaatset skaleerimist ja kasutusmahupõhist hinnastamist.

Plussid:

• Automaatne skaleerimine ja kõrge kättesaadavus.
• Kasutusmahupõhine hinnastamine, vähendades taristukulusid.
• Lihtsustatud juurutamine ja haldamine.

Miinused:

• Külmkäivitused võivad põhjustada latentsust.
• Piiratud täitmisaeg ja mälu piirangud.
• Tarnijalukk (vendor lock-in).

Näide: Globaalne uudiste koondaja kasutab serverivabu funktsioone sentimentanalüüsi mudeli serveerimiseks. Iga kord, kui uus artikkel avaldatakse, analüüsib funktsioon teksti ja määrab meeleolu (positiivne, negatiivne või neutraalne). Seda teavet kasutatakse uudisteartiklite kategoriseerimiseks ja prioritiseerimiseks erinevate kasutajasegmentide jaoks.

Juurutusstrateegiad

Õige juurutusstrateegia valimine on sujuva ja usaldusväärse mudelite serveerimise kogemuse tagamiseks ülioluline.

1. Kanaari juurutus

Kanaari juurutus hõlmab mudeli uue versiooni väljastamist väikesele kasutajate alamhulgale. See võimaldab teil testida uut mudelit tootmiskeskkonnas, mõjutamata kõiki kasutajaid. Kui uus mudel toimib hästi, saate selle järk-järgult rohkematele kasutajatele kättesaadavaks teha.

Plussid:

• Minimeerib vigade või jõudlusprobleemide tekitamise riski kõigile kasutajatele.
• Võimaldab võrrelda uue mudeli jõudlust vanaga reaalses keskkonnas.

Miinused:

• Nõuab hoolikat monitooringut probleemide varajaseks avastamiseks.
• Võib olla keerulisem rakendada kui teised juurutusstrateegiad.

Näide: Ülemaailmne sõidujagamisettevõte kasutab kanaari juurutust uue sõiduhinna ennustamise mudeli testimiseks. Uus mudel võetakse esialgu kasutusele 5% kasutajate jaoks. Kui uus mudel ennustab hindu täpselt ja ei mõjuta negatiivselt kasutajakogemust, võetakse see järk-järgult kasutusele ülejäänud kasutajate jaoks.

2. Sinine/Roheline juurutus

Sinine/roheline juurutus hõlmab kahe identse keskkonna käitamist: sinine keskkond mudeli praeguse versiooniga ja roheline keskkond mudeli uue versiooniga. Kui roheline keskkond on testitud ja kinnitatud, suunatakse liiklus sinisest keskkonnast rohelisse keskkonda.

Plussid:

• Pakub puhast ja lihtsat tagasipööramise mehhanismi.
• Minimeerib seisakuid juurutamise ajal.

Miinused:

• Nõuab kahekordset taristuressurssi.
• Võib olla kallim kui teised juurutusstrateegiad.

Näide: Rahvusvaheline pangandusasutus kasutab oma krediidiriski hindamise mudeli jaoks sinist/rohelist juurutusstrateegiat. Enne uue mudeli juurutamist tootmiskeskkonda testivad nad seda põhjalikult rohelises keskkonnas, kasutades reaalseid andmeid. Pärast valideerimist suunavad nad liikluse rohelisse keskkonda, tagades sujuva ülemineku minimaalse häirega oma teenustele.

3. Varjujuurutus

Varjujuurutus hõlmab tootmisliikluse saatmist nii vanale kui ka uuele mudelile samaaegselt. Kasutajale tagastatakse aga ainult vana mudeli ennustused. Uue mudeli ennustused logitakse ja neid võrreldakse vana mudeli ennustustega.

Plussid:

• Võimaldab hinnata uue mudeli jõudlust reaalses keskkonnas ilma kasutajaid mõjutamata.
• Võib kasutada mudeli käitumise peente erinevuste tuvastamiseks.

Miinused:

• Nõuab piisavalt ressursse lisaliikluse käsitlemiseks.
• Logitud andmete analüüsimine võib olla keeruline.

Näide: Ülemaailmne otsingumootor kasutab varjujuurutust uue järjestusalgoritmi testimiseks. Uus algoritm töötleb kõiki otsingupäringuid paralleelselt olemasoleva algoritmiga, kuid kasutajale kuvatakse ainult olemasoleva algoritmi tulemused. See võimaldab otsingumootoril hinnata uue algoritmi jõudlust ja tuvastada võimalikud probleemid enne selle tootmisesse juurutamist.

4. A/B testimine

A/B testimine hõlmab liikluse jaotamist kahe või enama erineva mudeliversiooni vahel ja mõõtmist, milline versioon toimib paremini konkreetsete mõõdikute alusel (nt klikkimise määr, konversioonimäär). Seda strateegiat kasutatakse tavaliselt mudeli jõudluse optimeerimiseks ja kasutajakogemuse parandamiseks.

Plussid:

• Andmepõhine lähenemine mudeli valikule.
• Võimaldab optimeerida mudeleid konkreetsete ärieesmärkide saavutamiseks.

Miinused:

• Nõuab hoolikat eksperimentaalset disaini ja statistilist analüüsi.
• A/B testide läbiviimine võib olla aeganõudev.

Näide: Ülemaailmne e-õppe platvorm kasutab A/B testimist oma kursusesoovituste mootori optimeerimiseks. Nad esitavad erinevatele kasutajagruppidele erinevaid soovitusalgoritmi versioone ja jälgivad mõõdikuid nagu kursustele registreerumise määrad ja kasutajate rahulolu skoorid. Versioon, mis annab kõrgeimad registreerumismäärad ja rahulolu skoorid, juurutatakse seejärel kõigile kasutajatele.

Jõudluse optimeerimine

Mudeli jõudluse optimeerimine on reaalajas järelduste tegemisel madala latentsuse ja suure läbilaskevõime saavutamiseks ülioluline.

1. Mudeli kvantimine

Mudeli kvantimine vähendab mudeli suurust ja keerukust, teisendades kaalud ja aktivatsioonid ujukomaarvudest täisarvudeks. See võib oluliselt parandada järelduskiirust ja vähendada mälukasutust.

Näide: Mudeli teisendamine FP32-st (32-bitine ujukoma) INT8-ks (8-bitine täisarv) võib vähendada mudeli suurust 4 korda ja parandada järelduskiirust 2-4 korda.

2. Mudeli kärpimine

Mudeli kärpimine eemaldab mudelist ebavajalikud kaalud ja ühendused, vähendades selle suurust ja keerukust ilma täpsust oluliselt mõjutamata. See võib samuti parandada järelduskiirust ja vähendada mälukasutust.

Näide: Suure keelemudeli kärpimine, eemaldades 50% selle kaaludest, võib vähendada selle suurust 50% ja parandada järelduskiirust 1,5-2 korda.

3. Operaatorite ühendamine

Operaatorite ühendamine kombineerib mitu operatsiooni üheks operatsiooniks, vähendades üksikute operatsioonide käivitamise ja täitmise lisakulu. See võib parandada järelduskiirust ja vähendada mälukasutust.

Näide: Konvolutsioonioperatsiooni ühendamine ReLU aktivatsioonifunktsiooniga võib vähendada operatsioonide arvu ja parandada järelduskiirust.

4. Riistvaraline kiirendus

Spetsialiseeritud riistvara, nagu GPU-d, TPU-d ja FPGA-d, kasutamine võib järelduskiirust oluliselt kiirendada. Need riistvarakiirendid on loodud sooritama maatriksikorrutamist ja muid masinõppemudelites levinud operatsioone palju kiiremini kui protsessorid.

Näide: GPU kasutamine järelduste tegemiseks võib parandada järelduskiirust 10-100 korda võrreldes protsessoriga.

5. Partii kaupa töötlemine

Partii kaupa töötlemine hõlmab mitme päringu töötlemist koos ühes partiis. See võib parandada läbilaskevõimet, amortiseerides mudeli laadimise ja järelduste tegemise lisakulu.

Näide: 32 päringu töötlemine ühes partiis võib parandada läbilaskevõimet 2-4 korda võrreldes iga päringu eraldi töötlemisega.

Populaarsed mudelite serveerimise raamistikud

Mitmed avatud lähtekoodiga raamistikud lihtsustavad mudelite serveerimise protsessi. Siin on mõned kõige populaarsemad:

1. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving on paindlik ja kõrge jõudlusega serveerimissüsteem, mis on mõeldud masinõppemudelitele, eriti TensorFlow mudelitele. See võimaldab teil juurutada uusi mudeliversioone ilma teenust katkestamata, toetab A/B testimist ja integreerub hästi teiste TensorFlow tööriistadega.

2. TorchServe

TorchServe on PyTorchi mudelite serveerimise raamistik. See on loodud olema lihtne kasutada, skaleeritav ja tootmisvalmis. See toetab mitmesuguseid funktsioone nagu dünaamiline partii kaupa töötlemine, mudeli versioonimine ja kohandatud käitlejad.

3. Seldon Core

Seldon Core on avatud lähtekoodiga platvorm masinõppemudelite juurutamiseks Kubernetes'is. See pakub funktsioone nagu automatiseeritud juurutamine, skaleerimine, monitooring ja A/B testimine. See toetab erinevaid masinõpperaamistikke, sealhulgas TensorFlow, PyTorch ja scikit-learn.

4. Clipper

Clipper on ennustuste serveerimise süsteem, mis keskendub kaasaskantavusele ja madalale latentsusele. Seda saab kasutada erinevate masinõpperaamistike ja juurutada erinevatel platvormidel. See sisaldab adaptiivset päringu optimeerimist parema jõudluse saavutamiseks.

5. Triton Inference Server (endine TensorRT Inference Server)

NVIDIA Triton Inference Server on avatud lähtekoodiga järelduste serveerimise tarkvara, mis pakub optimeeritud jõudlust NVIDIA GPU-del ja protsessoritel. See toetab laia valikut tehisintellekti raamistikke, sealhulgas TensorFlow, PyTorch, ONNX ja TensorRT, ning erinevaid mudelitüüpe nagu närvivõrgud, traditsioonilised masinõppe mudelid ja isegi kohandatud loogika. Triton on loodud suure läbilaskevõime ja madala latentsuse jaoks, mistõttu sobib see nõudlike reaalajas järelduste rakenduste jaoks.

Monitooring ja jälgitavus

Monitooring ja jälgitavus on teie mudelite serveerimissüsteemi tervise ja jõudluse tagamiseks hädavajalikud. Peamised jälgitavad mõõdikud on järgmised:

• Latentsus: Aeg, mis kulub päringu töötlemiseks.
• Läbilaskevõime: Sekundis töödeldud päringute arv.
• Veamäär: Päringute protsent, mis põhjustavad vea.
• Protsessori kasutus: Järeldusserveri poolt tarbitud protsessori ressursside hulk.
• Mälukasutus: Järeldusserveri poolt tarbitud mäluressursside hulk.
• Mudeli triiv: Muutused sisendandmete jaotuses või mudeli ennustustes aja jooksul.

Tööriistad nagu Prometheus, Grafana ja ELK stack aitavad neid mõõdikuid koguda, visualiseerida ja analüüsida. Eelnevalt määratletud lävede alusel hoiatuste seadistamine aitab probleeme kiiresti tuvastada ja lahendada.

Näide: Jaekaubandusettevõte kasutab Prometheust ja Grafanat oma tootesoovituste mudeli jõudluse jälgimiseks. Nad seadistavad hoiatusi, mis teavitavad neid, kui latentsus ületab teatud läve või kui veamäär oluliselt suureneb. See võimaldab neil ennetavalt tuvastada ja lahendada probleeme, mis võivad mõjutada kasutajakogemust.

Mudelite serveerimine äärearvutuses

Äärearvutus hõlmab masinõppemudelite juurutamist andmeallikale lähemale, vähendades latentsust ja parandades reageerimisvõimet. See on eriti kasulik rakenduste puhul, mis nõuavad andurite või muude seadmete andmete reaalajas töötlemist.

Näide: Nutikas tehases saab masinõppemudeleid juurutada ääreseadmetele, et analüüsida andurite andmeid reaalajas ja tuvastada anomaaliaid või ennustada seadmete rikkeid. See võimaldab ennetavat hooldust ja vähendab seisakuid.

Turvalisuse kaalutlused

Turvalisus on mudelite serveerimise kriitiline aspekt, eriti tundlike andmetega tegelemisel. Kaaluge järgmisi turvameetmeid:

• Autentimine ja autoriseerimine: Rakendage autentimis- ja autoriseerimismehhanisme, et kontrollida juurdepääsu järeldusserverile.
• Andmete krüpteerimine: Krüpteerige andmed nii edastamisel kui ka puhkeolekus, et kaitsta neid volitamata juurdepääsu eest.
• Sisendi valideerimine: Valideerige sisendandmeid, et vältida süstimisrünnakuid.
• Regulaarsed turvaauditid: Viige läbi regulaarseid turvaauditeid haavatavuste tuvastamiseks ja kõrvaldamiseks.

Näide: Tervishoiuteenuse osutaja rakendab rangeid autentimis- ja autoriseerimispoliitikaid, et kontrollida juurdepääsu oma meditsiinilise diagnoosi mudelile. Ainult volitatud personalil on lubatud mudelile juurde pääseda ja esitada patsiendiandmeid järelduste tegemiseks. Kõik andmed on privaatsuseeskirjade järgimiseks krüpteeritud nii edastamisel kui ka puhkeolekus.

MLOps ja automatiseerimine

MLOps (Machine Learning Operations) on tavade kogum, mille eesmärk on automatiseerida ja sujuvamaks muuta kogu masinõppe elutsüklit alates mudeli arendamisest kuni juurutamiseni ja monitooringuni. MLOps-i põhimõtete rakendamine võib oluliselt parandada teie mudelite serveerimissüsteemi tõhusust ja usaldusväärsust.

MLOps-i peamised aspektid on järgmised:

• Automatiseeritud mudeli juurutamine: Automatiseerige uute mudeliversioonide tootmisesse juurutamise protsess.
• Pidev integratsioon ja pidev tarnimine (CI/CD): Rakendage CI/CD torujuhtmeid mudeliuuenduste testimise ja juurutamise automatiseerimiseks.
• Mudeli versioonimine: Jälgige ja hallake oma mudelite erinevaid versioone.
• Automatiseeritud monitooring ja hoiatamine: Automatiseerige mudeli jõudluse monitooring ja seadistage hoiatused, et teavitada teid mis tahes probleemidest.

Kokkuvõte

Mudelite serveerimine on masinõppe elutsükli oluline komponent, mis võimaldab organisatsioonidel kasutada oma mudeleid reaalajas järelduste tegemiseks. Mõistes erinevaid arhitektuure, juurutusstrateegiaid, optimeerimistehnikaid ja monitooringupraktikaid, saate ehitada robustse ja skaleeritava mudelite serveerimissüsteemi, mis vastab teie konkreetsetele vajadustele. Masinõppe edenedes kasvab ka tõhusa ja usaldusväärse mudelite serveerimise tähtsus.