Розгортання моделей: вичерпний посібник з інференсу в реальному часі

У динамічному ландшафті машинного навчання розгортання моделей у виробниче середовище для інференсу в реальному часі має першорядне значення. Цей процес, відомий як розгортання моделей (model serving), полягає у наданні навчених моделей машинного навчання у вигляді сервісів, які можуть обробляти вхідні запити та повертати прогнози в реальному часі. Цей вичерпний посібник досліджує нюанси розгортання моделей, охоплюючи архітектури, стратегії розгортання, методи оптимізації та практики моніторингу з глобальної перспективи.

Що таке розгортання моделей?

Розгортання моделей — це процес впровадження навчених моделей машинного навчання в середовище, де вони можуть отримувати вхідні дані та надавати прогнози в реальному часі. Це з'єднує розробку моделей із реальним застосуванням, дозволяючи організаціям використовувати свої інвестиції в машинне навчання для отримання бізнес-цінності. На відміну від пакетної обробки, яка періодично обробляє великі обсяги даних, інференс у реальному часі вимагає швидкого часу відгуку для задоволення негайних потреб користувачів або систем.

Ключові компоненти системи розгортання моделей:

• Репозиторій моделей: централізоване сховище для зберігання версій моделей та керування ними.
• Сервер інференсу: основний компонент, який завантажує моделі, отримує запити, виконує інференс та повертає прогнози.
• API Gateway: точка входу для зовнішніх клієнтів для взаємодії з сервером інференсу.
• Балансувальник навантаження: розподіляє вхідні запити між кількома екземплярами сервера інференсу для масштабованості та високої доступності.
• Система моніторингу: відстежує показники продуктивності, такі як затримка, пропускна здатність та рівень помилок.

Архітектури для розгортання моделей

Вибір правильної архітектури має вирішальне значення для створення надійної та масштабованої системи розгортання моделей. Зазвичай використовуються кілька архітектурних патернів, кожен з яких має свої переваги та недоліки.

1. REST API архітектура

Це найпоширеніша та найширше впроваджена архітектура. Сервер інференсу надає кінцеву точку REST API, яку клієнти можуть викликати за допомогою HTTP-запитів. Дані зазвичай серіалізуються у форматі JSON.

Плюси:

• Проста в реалізації та розумінні.
• Широко підтримується різними мовами програмування та фреймворками.
• Легко інтегрується з існуючими системами.

Мінуси:

• Може бути менш ефективною для великих обсягів даних через накладні витрати HTTP.
• Природа без стану може вимагати додаткових механізмів для відстеження запитів.

Приклад: Фінансова установа використовує REST API для обслуговування моделі виявлення шахрайства. Коли відбувається нова транзакція, її деталі надсилаються до API, який повертає прогноз, що вказує на ймовірність шахрайства.

2. gRPC архітектура

gRPC — це високопродуктивний фреймворк для віддалених викликів процедур (RPC) з відкритим кодом, розроблений Google. Він використовує Protocol Buffers для серіалізації даних, що є більш ефективним, ніж JSON. Він також використовує HTTP/2 для транспортування, що підтримує такі функції, як мультиплексування та потокова передача.

Плюси:

• Висока продуктивність завдяки бінарній серіалізації та HTTP/2.
• Підтримує потокову передачу для великих обсягів даних або безперервних прогнозів.
• Строго типізовані визначення інтерфейсів за допомогою Protocol Buffers.

Мінуси:

• Складніша в реалізації, ніж REST API.
• Вимагає, щоб клієнт і сервер використовували gRPC.

Приклад: Глобальна логістична компанія використовує gRPC для обслуговування моделі оптимізації маршрутів. Модель отримує потік оновлень місцезнаходження від транспортних засобів доставки та безперервно надає оптимізовані маршрути в реальному часі, підвищуючи ефективність та скорочуючи час доставки.

3. Архітектура на основі черги повідомлень

Ця архітектура використовує чергу повідомлень (наприклад, Kafka, RabbitMQ) для відокремлення клієнта від сервера інференсу. Клієнт публікує повідомлення в чергу, сервер інференсу споживає повідомлення, виконує інференс і публікує прогноз в іншу чергу або базу даних.

Плюси:

• Асинхронна обробка, що дозволяє клієнтам продовжувати роботу, не чекаючи відповіді.
• Масштабованість і стійкість, оскільки повідомлення можуть буферизуватися в черзі.
• Підтримує складну обробку подій та потокову обробку.

Мінуси:

• Вища затримка порівняно з REST або gRPC.
• Вимагає налаштування та керування системою черги повідомлень.

Приклад: Міжнародна компанія електронної комерції використовує чергу повідомлень для обслуговування моделі рекомендації продуктів. Активність користувачів під час перегляду публікується в чергу, що змушує модель генерувати персоналізовані рекомендації продуктів. Потім рекомендації відображаються користувачеві в реальному часі.

4. Безсерверна архітектура

Безсерверні обчислення дозволяють запускати код без надання або керування серверами. У контексті розгортання моделей ви можете розгорнути свій сервер інференсу як безсерверну функцію (наприклад, AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions). Це забезпечує автоматичне масштабування та ціноутворення за фактом використання.

Плюси:

• Автоматичне масштабування та висока доступність.
• Ціноутворення за фактом використання, що знижує витрати на інфраструктуру.
• Спрощене розгортання та керування.

Мінуси:

• «Холодні старти» можуть вносити затримку.
• Обмежений час виконання та обмеження пам'яті.
• Прив'язка до постачальника (vendor lock-in).

Приклад: Глобальний агрегатор новин використовує безсерверні функції для обслуговування моделі аналізу тональності. Кожного разу, коли публікується нова стаття, функція аналізує текст і визначає тональність (позитивна, негативна чи нейтральна). Ця інформація використовується для категоризації та пріоритезації новинних статей для різних сегментів користувачів.

Стратегії розгортання

Вибір правильної стратегії розгортання має вирішальне значення для забезпечення плавного та надійного досвіду розгортання моделей.

1. Канаркове розгортання

Канаркове розгортання передбачає випуск нової версії моделі для невеликої підгрупи користувачів. Це дозволяє протестувати нову модель у виробничому середовищі, не впливаючи на всіх користувачів. Якщо нова модель працює добре, її можна поступово розгортати для більшої кількості користувачів.

Плюси:

• Мінімізує ризик впровадження помилок або проблем з продуктивністю для всіх користувачів.
• Дозволяє порівнювати продуктивність нової моделі зі старою в реальних умовах.

Мінуси:

• Вимагає ретельного моніторингу для раннього виявлення проблем.
• Може бути складнішим у реалізації, ніж інші стратегії розгортання.

Приклад: Глобальна компанія з каршерінгу використовує канаркове розгортання для тестування нової моделі прогнозування тарифів. Нова модель спочатку розгортається для 5% користувачів. Якщо нова модель точно прогнозує тарифи і не впливає негативно на досвід користувачів, її поступово розгортають для решти користувачів.

2. Синьо-зелене розгортання

Синьо-зелене розгортання передбачає запуск двох ідентичних середовищ: синього середовища з поточною версією моделі та зеленого середовища з новою версією. Після тестування та перевірки зеленого середовища трафік перемикається з синього на зелене середовище.

Плюси:

• Забезпечує чистий і легкий механізм відкату.
• Мінімізує час простою під час розгортання.

Мінуси:

• Вимагає вдвічі більше інфраструктурних ресурсів.
• Може бути дорожчим, ніж інші стратегії розгортання.

Приклад: Міжнародна банківська установа використовує стратегію синьо-зеленого розгортання для своєї моделі оцінки кредитного ризику. Перед розгортанням нової моделі у виробниче середовище, вони ретельно тестують її на зеленому середовищі, використовуючи реальні дані. Після перевірки вони перемикають трафік на зелене середовище, забезпечуючи плавний перехід з мінімальними перебоями у своїх послугах.

3. Тіньове розгортання

Тіньове розгортання передбачає одночасну відправку виробничого трафіку як на стару, так і на нову модель. Однак користувачеві повертаються лише прогнози зі старої моделі. Прогнози з нової моделі логуються та порівнюються з прогнозами зі старої моделі.

Плюси:

• Дозволяє оцінити продуктивність нової моделі в реальних умовах, не впливаючи на користувачів.
• Може використовуватися для виявлення тонких відмінностей у поведінці моделі.

Мінуси:

• Вимагає достатніх ресурсів для обробки додаткового трафіку.
• Аналіз залогованих даних може бути складним.

Приклад: Глобальна пошукова система використовує тіньове розгортання для тестування нового алгоритму ранжування. Новий алгоритм обробляє всі пошукові запити паралельно з існуючим алгоритмом, але користувачеві відображаються лише результати існуючого алгоритму. Це дозволяє пошуковій системі оцінити продуктивність нового алгоритму та виявити будь-які потенційні проблеми перед його розгортанням у виробництво.

4. A/B тестування

A/B тестування передбачає розподіл трафіку між двома або більше різними версіями моделі та вимірювання, яка версія працює краще на основі конкретних метрик (наприклад, коефіцієнт кліків, коефіцієнт конверсії). Ця стратегія зазвичай використовується для оптимізації продуктивності моделі та покращення досвіду користувачів.

Плюси:

• Підхід до вибору моделі, що базується на даних.
• Дозволяє оптимізувати моделі для конкретних бізнес-цілей.

Мінуси:

• Вимагає ретельного планування експерименту та статистичного аналізу.
• Проведення A/B тестів може займати багато часу.

Приклад: Глобальна платформа електронного навчання використовує A/B тестування для оптимізації свого механізму рекомендації курсів. Вони представляють різні версії алгоритму рекомендацій різним групам користувачів і відстежують такі метрики, як рівень зарахування на курси та бали задоволеності користувачів. Версія, яка дає найвищі показники зарахування та задоволеності, потім розгортається для всіх користувачів.

Оптимізація продуктивності

Оптимізація продуктивності моделі має вирішальне значення для досягнення низької затримки та високої пропускної здатності при інференсі в реальному часі.

1. Квантування моделі

Квантування моделі зменшує розмір і складність моделі шляхом перетворення ваг та активацій з чисел з плаваючою комою на цілі числа. Це може значно покращити швидкість інференсу та зменшити використання пам'яті.

Приклад: Перетворення моделі з FP32 (32-бітне число з плаваючою комою) на INT8 (8-бітне ціле число) може зменшити розмір моделі в 4 рази та покращити швидкість інференсу в 2-4 рази.

2. Прунінг моделі

Прунінг (обрізка) моделі видаляє непотрібні ваги та з'єднання з моделі, зменшуючи її розмір і складність без значного впливу на точність. Це також може покращити швидкість інференсу та зменшити використання пам'яті.

Приклад: Прунінг великої мовної моделі шляхом видалення 50% її ваг може зменшити її розмір на 50% і покращити швидкість інференсу в 1.5-2 рази.

3. Злиття операторів

Злиття операторів поєднує кілька операцій в одну, зменшуючи накладні витрати на запуск та виконання окремих операцій. Це може покращити швидкість інференсу та зменшити використання пам'яті.

Приклад: Злиття операції згортки з функцією активації ReLU може зменшити кількість операцій і покращити швидкість інференсу.

4. Апаратне прискорення

Використання спеціалізованого обладнання, такого як GPU, TPU та FPGA, може значно прискорити інференс. Ці апаратні прискорювачі розроблені для виконання множення матриць та інших операцій, що часто використовуються в моделях машинного навчання, набагато швидше, ніж CPU.

Приклад: Використання GPU для інференсу може покращити швидкість інференсу в 10-100 разів порівняно з CPU.

5. Пакетна обробка

Пакетна обробка (batching) передбачає обробку кількох запитів разом в одному пакеті. Це може покращити пропускну здатність шляхом амортизації накладних витрат на завантаження моделі та виконання інференсу.

Приклад: Пакетна обробка 32 запитів разом може покращити пропускну здатність у 2-4 рази порівняно з обробкою кожного запиту окремо.

Популярні фреймворки для розгортання моделей

Кілька фреймворків з відкритим кодом спрощують процес розгортання моделей. Ось деякі з найпопулярніших:

1. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving — це гнучка, високопродуктивна система для обслуговування моделей машинного навчання, особливо моделей TensorFlow. Вона дозволяє розгортати нові версії моделей без переривання сервісу, підтримує A/B тестування та добре інтегрується з іншими інструментами TensorFlow.

2. TorchServe

TorchServe — це фреймворк для розгортання моделей для PyTorch. Він розроблений для простоти використання, масштабованості та готовності до виробництва. Він підтримує різні функції, такі як динамічна пакетна обробка, версіонування моделей та користувацькі обробники.

3. Seldon Core

Seldon Core — це платформа з відкритим кодом для розгортання моделей машинного навчання на Kubernetes. Вона надає такі функції, як автоматичне розгортання, масштабування, моніторинг та A/B тестування. Вона підтримує різні фреймворки машинного навчання, включаючи TensorFlow, PyTorch та scikit-learn.

4. Clipper

Clipper — це система для обслуговування прогнозів, яка зосереджена на портативності та низькій затримці. Її можна використовувати з різними фреймворками машинного навчання та розгортати на різних платформах. Вона має адаптивну оптимізацію запитів для покращення продуктивності.

5. Triton Inference Server (раніше TensorRT Inference Server)

NVIDIA Triton Inference Server — це програмне забезпечення для обслуговування інференсу з відкритим кодом, яке забезпечує оптимізовану продуктивність на GPU та CPU від NVIDIA. Він підтримує широкий спектр фреймворків ШІ, включаючи TensorFlow, PyTorch, ONNX та TensorRT, а також різноманітні типи моделей, такі як нейронні мережі, традиційні моделі МН та навіть користувацьку логіку. Triton розроблений для високої пропускної здатності та низької затримки, що робить його придатним для вимогливих застосувань інференсу в реальному часі.

Моніторинг та спостережуваність

Моніторинг та спостережуваність є важливими для забезпечення здоров'я та продуктивності вашої системи розгортання моделей. Ключові метрики для моніторингу включають:

• Затримка: час, необхідний для обробки запиту.
• Пропускна здатність: кількість запитів, оброблених за секунду.
• Рівень помилок: відсоток запитів, які призводять до помилки.
• Використання CPU: кількість ресурсів CPU, споживаних сервером інференсу.
• Використання пам'яті: кількість ресурсів пам'яті, споживаних сервером інференсу.
• Дрейф моделі: зміни в розподілі вхідних даних або прогнозів моделі з часом.

Інструменти, такі як Prometheus, Grafana та стек ELK, можна використовувати для збору, візуалізації та аналізу цих метрик. Налаштування сповіщень на основі попередньо визначених порогів може допомогти швидко виявляти та вирішувати проблеми.

Приклад: Роздрібна компанія використовує Prometheus та Grafana для моніторингу продуктивності своєї моделі рекомендації товарів. Вони налаштовують сповіщення, які повідомляють їх, якщо затримка перевищує певний поріг або якщо значно зростає рівень помилок. Це дозволяє їм проактивно виявляти та вирішувати будь-які проблеми, які можуть впливати на досвід користувачів.

Розгортання моделей у периферійних обчисленнях

Периферійні обчислення (edge computing) передбачають розгортання моделей машинного навчання ближче до джерела даних, що зменшує затримку та покращує швидкість реакції. Це особливо корисно для додатків, які вимагають обробки даних у реальному часі від сенсорів або інших пристроїв.

Приклад: На розумному заводі моделі машинного навчання можуть бути розгорнуті на периферійних пристроях для аналізу даних від сенсорів у реальному часі та виявлення аномалій або прогнозування відмов обладнання. Це дозволяє проводити проактивне технічне обслуговування та зменшує час простою.

Безпекові міркування

Безпека є критичним аспектом розгортання моделей, особливо при роботі з чутливими даними. Розгляньте наступні заходи безпеки:

• Аутентифікація та авторизація: Впроваджуйте механізми аутентифікації та авторизації для контролю доступу до сервера інференсу.
• Шифрування даних: Шифруйте дані під час передачі та зберігання для захисту від несанкціонованого доступу.
• Валідація вхідних даних: Перевіряйте вхідні дані для запобігання атакам ін'єкцій.
• Регулярні аудити безпеки: Проводьте регулярні аудити безпеки для виявлення та усунення вразливостей.

Приклад: Постачальник медичних послуг впроваджує суворі політики аутентифікації та авторизації для контролю доступу до своєї моделі медичної діагностики. Лише уповноважений персонал має право доступу до моделі та надсилання даних пацієнтів для інференсу. Усі дані шифруються як під час передачі, так і під час зберігання для дотримання правил конфіденційності.

MLOps та автоматизація

MLOps (Machine Learning Operations) — це набір практик, спрямованих на автоматизацію та оптимізацію всього життєвого циклу машинного навчання, від розробки моделі до розгортання та моніторингу. Впровадження принципів MLOps може значно підвищити ефективність та надійність вашої системи розгортання моделей.

Ключові аспекти MLOps включають:

• Автоматизоване розгортання моделей: Автоматизація процесу розгортання нових версій моделей у виробництво.
• Безперервна інтеграція та безперервна доставка (CI/CD): Впровадження конвеєрів CI/CD для автоматизації тестування та розгортання оновлень моделей.
• Версіонування моделей: Відстеження та керування різними версіями ваших моделей.
• Автоматизований моніторинг та сповіщення: Автоматизація моніторингу продуктивності моделі та налаштування сповіщень про будь-які проблеми.

Висновок

Розгортання моделей є вирішальним компонентом життєвого циклу машинного навчання, що дозволяє організаціям використовувати свої моделі для інференсу в реальному часі. Розуміючи різні архітектури, стратегії розгортання, техніки оптимізації та практики моніторингу, ви можете побудувати надійну та масштабовану систему розгортання моделей, яка відповідає вашим конкретним потребам. Оскільки машинне навчання продовжує розвиватися, важливість ефективного та надійного розгортання моделей буде тільки зростати.