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机器学习基础设施:扩展机器学习模型

机器学习基础设施:扩展机器学习模型

Misskey AI

机器学习基础设施组件:硬件、软件和编排

构建可扩展和高效的机器学习(ML)基础设施是成功的人工智能和深度学习项目的关键组成部分。ML基础设施包括支持机器学习模型的训练、部署和管理的硬件、软件和编排工具。

在本文中,我们将深入探讨ML基础设施的关键方面,探讨支持机器学习模型扩展的硬件考量、软件栈和编排技术。

机器学习基础设施的硬件考量

CPU vs. GPU:选择合适的计算能力

在构建ML基础设施时,在CPU和GPU之间进行选择是一个基本决策。虽然CPU擅长于通用计算任务,但GPU已成为深度学习和其他高度并行的ML工作负载的首选。

GPU凭借其大规模并行性和专门的张量处理能力,可显著加速深度神经网络的训练和推理。适用于ML基础设施的流行GPU选择包括NVIDIA的Tesla和Quadro系列,以及AMD的Radeon Instinct系列。

但是,CPU仍然在数据预处理、模型服务和边缘设备上的推理等领域发挥重要作用。在CPU和GPU之间进行选择,最终取决于您的ML工作负载的具体需求、所需的并行级别以及您基础设施的预算约束。### 内存和存储需求

机器学习模型,特别是深度学习领域的模型,可能会非常耗费资源,需要大量的内存和存储空间。在训练阶段,模型参数、激活和梯度需要存储在内存中,通常会超过单台机器的容量。

为了解决这个问题,ML基础设施通常利用分布式训练架构,将模型划分到多台机器上,并使用高速互连。这样可以有效利用可用的内存和存储资源,从而训练更大、更复杂的模型。

此外,ML工作负载的存储需求也可能很大,特别是在处理大型数据集和模型检查点时。高性能存储解决方案,如固态硬盘(SSD)和网络附加存储(NAS),可以帮助满足ML工作负载的需求。

分布式训练的网络和互连

如前所述,分布式训练是扩展ML模型的关键,需要参与机器之间强大的网络和互连。高速、低延迟的网络连接对于在训练过程中高效传输数据和同步至关重要。

ML基础设施中常用的网络技术包括以太网、InfiniBand和RDMA(远程直接内存访问)。这些技术提供高带宽、低延迟的通信,这对于减少分布式训练的开销至关重要。

此外,网络拓扑的选择,如星型、网状或树形配置,也会影响ML基础设施的性能和可扩展性。仔细规划和设计网络架构对于确保分布式训练节点之间的最佳通信和数据流非常重要。

ML基础设施的软件栈

深度学习框架: Tens.机器学习基础设施的支柱是用于构建、训练和部署机器学习模型的深度学习框架。一些最流行的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras和MXNet,每个框架都有自己的优势和使用场景。

TensorFlow是由谷歌开发的一个综合生态系统,提供了广泛的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。PyTorch是由Facebook的AI研究实验室创建的,以其动态计算图和易用性而闻名,特别是在研究和原型制作方面。

Keras是一个高级神经网络API,运行在TensorFlow之上,为构建和训练模型提供了一个用户友好的接口。另一方面,MXNet以其灵活性、可扩展性和性能而闻名,使其成为大规模深度学习项目的热门选择。

深度学习框架的选择取决于多种因素,如模型的复杂性、数据集的大小、部署环境和开发团队的专业知识。

模型服务和部署工具:TensorFlow Serving、ONNX Runtime和其他

机器学习模型训练完成后,下一步是在生产环境中部署它们进行推理。这就是模型服务和部署工具发挥作用的地方,它们提供了一种可靠和可扩展的方式来服务训练好的模型。

TensorFlow Serving是由谷歌开发的一个流行的开源模型服务系统,专门用于在生产环境中部署TensorFlow模型。ONNX Runtime是一个跨平台的推理引擎,可以运行各种格式的模型,包括TensorFlow、PyTorch和自定义的ONNX模型。

其他模型服务和部署工具包括Amazon SageMaker、Azure ML和Google AI Platform,它们提供了托管服务,用于模型托管、扩展和监控。

数据处理和摄取管道

与此同时,数据处理和摄取管道也是机器学习基础设施的重要组成部分。机器学习基础设施不仅需要强大的模型训练和部署工具,也需要健全的数据处理和摄取管道。这些组件负责数据收集、清洗、转换和特征工程等任务,这些都是为模型训练和推理做好数据准备的关键步骤。

在这个领域,常用的工具和框架包括Apache Spark、Apache Kafka和Pandas,它们提供了可扩展和高效的数据处理能力。这些工具可以集成到整个机器学习基础设施中,确保数据从源头到训练和部署阶段的无缝流转。

机器学习基础设施中的编排和自动化

容器技术: Docker和Kubernetes

容器化已经成为现代机器学习基础设施的关键组成部分,它可以以一致和可重复的方式打包和部署机器学习应用及其依赖项。

Docker是一个广受欢迎的容器化平台,它允许开发者将他们的应用程序(包括机器学习模型和运行时环境)打包成可移植的、自包含的单元,即容器。这些容器然后可以轻松地部署和扩展到不同的计算环境中。

在Docker的基础上,Kubernetes已经成为容器编排的事实标准,它提供了一个可扩展和容错的平台,用于管理和扩展容器化应用程序,包括机器学习工作负载。

Kubernetes提供了自动扩缩、负载均衡和自我修复等功能,使其成为管理现代机器学习基础设施复杂性的关键工具。

工作流编排: Airflow、Luigi和Prefect

除了容器编排,机器学习基础设施还需要编排各种涉及端到端机器学习生命周期的工作流和管道,从数据预处理到模型训练和部署。

Apache Airflow、Luigi和Prefect等工具提供了强大的...工作流编排功能,允许开发人员定义、调度和监控复杂的机器学习管道,这些管道被表示为有向无环图(DAG)。

这些工作流编排工具有助于确保机器学习工作流的可靠和可重复执行,具有任务依赖性、错误处理和监控等功能,使它们在扩展和管理机器学习基础设施方面变得不可或缺。

监控和可观察性: Prometheus、Grafana 和 ELK 栈

随着机器学习基础设施的复杂性不断增加,全面的监控和可观察性需求也越来越重要。Prometheus、Grafana 和 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)栈等工具提供了一套强大的监控和可观察性解决方案,用于机器学习基础设施。

Prometheus 是一个流行的开源监控系统,它收集和存储时间序列数据,允许用户跟踪和分析机器学习基础设施组件的性能。另一方面,Grafana 是一个数据可视化平台,可用于创建自定义仪表板和警报,以监控机器学习基础设施的健康状况和性能。

ELK 栈由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成,提供了一个全面的日志管理和分析解决方案,使用户能够集中、搜索和可视化来自机器学习基础设施各个组件的日志。

通过利用这些监控和可观察性工具,机器学习团队可以深入了解基础设施的性能、利用率和健康状况,从而更有效地优化和扩展机器学习工作负载。

扩展机器学习模型: 分布式训练和推理

数据并行和模型并行

随着机器学习模型的规模和复杂性不断增加,分布式训练和推理的需求也越来越重要。扩展机器学习模型的两种主要方法是数据并行和模型并行。

数据并行涉及将训练数据集分割到多个.分布式训练可以采用数据并行或模型并行的方式。

数据并行将数据集划分到多台机器上,每台机器训练相同的模型但使用自己的数据子集。然后将模型参数同步到各台机器,从而高效利用可用的计算资源。

而模型并行则是将模型本身划分到多台机器上,每台机器负责模型的一部分。这种方式特别适用于非常大的模型,无法全部放在单台机器的内存中。

选择数据并行还是模型并行,或者两者结合,取决于具体的ML模型特性、可用的硬件资源以及应用程序的性能要求。

同步训练与异步训练

在实现分布式训练时,ML基础设施可以采用同步训练或异步训练的方法。

同步训练中,模型更新会在所有参与机器之间同步,确保模型参数在分布式系统中保持一致。这种方法可以提供更稳定可靠的训练,但可能受限于集群中最慢机器的速度。

异步训练则允许每台机器独立更新模型参数,无需等待其他机器。这可以加快收敛,但也可能引入一些模型参数的不一致性,需要小心管理。

选择同步训练还是异步训练,取决于具体的ML工作负载需求、所需的容错级别以及可用的网络基础设施。

联邦学习和边缘计算

ML基础设施的新兴趋势包括联邦学习和边缘计算。联邦学习是一种分布式学习方法,允许多个客户端(如移动设备、物联网传感器)在不共享自身数据的情况下,协同训练一个共享模型。本地数据

这种方法有助于解决隐私和数据主权的问题,因为数据永远不会离开客户端设备。然后在中央服务器上聚合训练模型的更新,从而在不损害个人客户隐私的情况下改进模型。

另一方面,边缘计算涉及直接在边缘设备(如移动手机、物联网传感器或嵌入式系统)上运行机器学习推理,而不是依赖于集中式云基础设施。这可以减少延迟,提高隐私性,并在需要快速响应的应用程序中实现实时决策。

联合学习和边缘计算的结合是机器学习基础设施的一个有前景的方向,因为它允许可扩展和分布式的训练和部署机器学习模型,同时解决了数据隐私和延迟方面的重要问题。

优化机器学习基础设施性能

硬件加速: GPU、TPU 和 FPGA

除了前面讨论的 CPU 与 GPU 的考虑因素,机器学习基础设施还可以利用其他专用硬件加速器来提高机器学习工作负载的性能。

由 Google 开发的张量处理单元 (TPU) 是专门为深度学习计算优化的应用特定集成电路 (ASIC)。TPU 可以在某些机器学习工作负载(特别是在推理阶段)上提供比传统 CPU 和 GPU 更显著的性能改进。

现场可编程门阵列 (FPGA) 是另一种类型的硬件加速器,可以被编程来执行特定的计算任务,包括机器学习推理。FPGA 可以提供低延迟和高能效的推理,使其适合于边缘计算和实时应用程序。

选择硬件加速器取决于机器学习工作负载的具体要求、可用预算以及性能、功耗和灵活性之间的权衡。

模型优化优化技术:量化、修剪和知识蒸馏

除了硬件加速之外,ML基础设施还可以利用各种模型优化技术来提高机器学习模型的性能和效率。

量化涉及降低模型参数和激活的精度,通常从32位浮点数降到8位或甚至4位定点表示。这可以显著减少模型的内存占用和推理延迟,对其准确性的影响很小。

另一方面,修剪涉及从模型中删除不太重要的连接或参数,有效地减小了其大小和复杂性。这可以产生更紧凑和高效的模型,特别适合部署在资源受限的设备上。

知识蒸馏是一种技术,其中一个较小的"学生"模型被训练来模仿一个更大的"教师"模型的行为。然后可以在生产中部署学生模型,在模型性能和资源效率之间达到平衡。

这些优化技术可以集成到ML基础设施中,以确保部署的模型尽可能高效和高性能,而不牺牲其准确性。

高效的数据预处理和特征工程

除了模型优化之外,ML基础设施的性能也取决于数据预处理和特征工程管道的效率。设计或效率低下的数据处理可能成为瓶颈,限制ML系统的整体性能。

利用Apache Spark、Pandas和Dask等工具可以帮助构建可扩展和高效的数据处理管道,确保数据得到适当的清洗、转换和准备,以供模型训练使用。

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN)是一种专门的神经网络,在计算机视觉领域掀起了革命。与传统的神经网络不同,平面、一维输入的网络与 CNN 不同,CNN 被设计用于处理二维(2D)输入,如图像。这使它们能够有效地捕捉输入数据中的空间和局部关系,使它们在图像分类、目标检测和图像分割等任务中非常有效。

CNN 架构的关键组件是卷积层、池化层和全连接层。卷积层对输入图像应用一组可学习的滤波器(也称为核),每个滤波器都被设计用于检测特定的特征或模式。这些滤波器然后在图像上滑动,生成一个特征图,表示这些特征在输入中的存在和位置。池化层然后减小特征图的空间尺寸,同时保留最重要的信息。最后,全连接层接受缩小的特征图,执行实际的分类或预测任务。

下面是一个简单的 CNN 架构在 PyTorch 中的示例:

import torch.nn as nn
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        # 定义第一个卷积层,输入通道为1,输出通道为6,卷积核大小为5x5
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        # 定义最大池化层,池化窗口大小为2x2,步长为2
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 定义第二个卷积层,输入通道为6,输出通道为16,卷积核大小为5x5
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 定义第一个全连接层,输入特征数为16*5*5,输出特征数为120
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        # 定义第二个全连接层,输入特征数为120,输出特征数为84
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        # 定义第三个全连接层,输入特征数为84,输出特征数为10
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
    def forward(self, x):
        # 通过第一个卷积层和池化层
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        # 通过第二个卷积层和池化层
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        # 将特征图展平为一维向量
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        # 通过第一个全连接层
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # 通过第二个全连接层
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # 通过第三个全连接层
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个示例中,ConvNet类定义了一个简单的 CNN 架构,包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。forward方法定义了网络的前向传播过程,输入图像通过各层得到最终输出。## 循环神经网络 (RNNs)

循环神经网络 (RNNs) 是一种专门用于处理序列数据的神经网络,如文本、语音或时间序列数据。与传统的神经网络独立处理每个输入不同,RNNs 维持一个隐藏状态,从一个时间步传递到下一个时间步,使它们能够捕捉序列中的上下文信息。

RNN 的关键组件包括输入、隐藏状态和输出。在每个时间步,RNN 都会接受当前输入和之前的隐藏状态,并产生一个新的隐藏状态和输出。这使 RNN 能够学习输入序列中的模式和依赖关系,使它们在语言建模、机器翻译和语音识别等任务上非常有效。

下面是一个简单的 PyTorch RNN 示例:

import torch.nn as nn
 
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden
 
    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

在这个示例中,RNN 类定义了一个具有单个隐藏层的简单 RNN。forward 方法接受一个输入和之前的隐藏状态,并产生一个新的输出和隐藏状态。initHidden 方法初始化隐藏状态为全零张量。

长短期记忆 (LSTMs)

虽然 RNNs 很强大,但它们可能会遭受梯度消失问题的困扰,即用于更新网络权重的梯度变得太小. 有效训练网络需要所有这些。这可能使 RNN 难以学习输入序列中的长期依赖关系。

长短期记忆 (LSTM) 是一种专门设计用于解决这个问题的 RNN 类型。LSTM 引入了一个称为"单元状态"的新概念,它可以在处理序列时有选择地记住和遗忘信息。这使得 LSTM 能够有效地捕捉输入数据中的长期依赖关系,使它们在语言建模、机器翻译和情感分析等任务中非常有效。

以下是 PyTorch 中 LSTM 的一个示例:

import torch.nn as nn
 
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, 4 * hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden, cell):
        # 将输入和上一个隐藏状态连接起来
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        # 计算四个门的值
        gates = self.i2h(combined)
        i, f, g, o = gates.chunk(4, 1)
        # 计算输入门、遗忘门、单元门和输出门
        input_gate = torch.sigmoid(i)
        forget_gate = torch.sigmoid(f)
        cell_gate = torch.tanh(g)
        output_gate = torch.sigmoid(o)
        # 更新单元状态和隐藏状态
        cell = (forget_gate * cell) + (input_gate * cell_gate)
        hidden = output_gate * torch.tanh(cell)
        # 计算输出
        output = self.h2o(hidden)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden, cell
 
    def initHidden(self):
        # 初始化隐藏状态
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)
 
    def initCell(self):
        # 初始化单元状态
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

在这个示例中,LSTM类定义了一个单隐层 LSTM。forward方法接受输入、上一个隐藏状态和上一个单元状态,并产生新的输出、隐藏状态和单元状态。initHiddeninitCell方法初始化隐藏状态和单元状态为张量。生成对抗网络 (GANs)

生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习模型,旨在生成与给定数据集相似的新数据。GANs 由两个神经网络组成,即生成器和判别器,它们以对抗的方式进行训练。生成器网络负责生成新数据,而判别器网络负责区分生成的数据和真实数据。

GAN 的训练过程包括以下步骤:

  1. 生成器网络接受随机输入(称为"潜在向量")并生成新的样本。
  2. 判别器网络接受生成的样本和数据集中的真实样本,并尝试将它们分类为真实或虚假。
  3. 然后更新生成器网络,使其能够欺骗判别器网络,生成更接近真实数据的样本。
  4. 更新判别器网络,使其能够更好地区分真实和生成的样本。

这个过程以对抗的方式继续进行,生成器和判别器网络不断试图超越对方。随着时间的推移,生成器网络越来越擅长生成逼真的样本,而判别器网络也越来越擅长识别它们。

以下是一个简单的 PyTorch GAN 实现示例:

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
 
# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_size, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, output_size),
            nn.Tanh()
        )
 
    def forward(self, input):
        return self.main(input)
 
# 定义判别器网络

class Discriminator(nn.Module): def init(self, input_size): super(Discriminator, self).init() self.main = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid() )

def forward(self, input): return self.main(input)

训练 GAN

latent_size = 100 output_size = 784 generator = Generator(latent_size, output_size) discriminator = Discriminator(output_size) optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002) optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

for epoch in range(num_epochs):

训练判别器

discriminator.zero_grad() real_data = real_data.view(real_data.size(0), -1) real_output = discriminator(real_data) real_loss = -torch.log(real_output).mean()

latent = torch.randn(batch_size, latent_size) fake_data = generator(latent) fake_output = discriminator(fake_data) fake_loss = -torch.log(1 - fake_output).mean()

d_loss = real_loss + fake_loss d_loss.backward() optimizer_d.step()

训练生成器

generator.zero_grad() latent = torch.randn(batch_size, latent_size) fake_data = generator(latent) fake_output = discriminator(fake_data) g_loss = -torch.log(fake_output).mean() g_loss.backward() optimizer_g.step()


在这个示例中,`Generator`和`Discriminator`类定义了生成器和判别器网络。训练循环交替进行,先训练判别器以更好地区分真实和生成的样本,然后训练生成器以生成更加真实的样本。

## 结论

深度学习已经彻底改变了人工智能领域,使得机器能够以前所未有的准确性和性能来处理越来越复杂的任务。从计算机视觉到自然语言处理,深度学习模型已经证明了其强大的能力。这种深度学习架构非常擅长从大型非结构化数据集中提取有意义的模式和洞见。

在本文中,我们探讨了几种关键的深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)和生成对抗网络(GAN)。这些架构各有独特的优势和应用领域,使深度学习能够应用于广泛的现实世界问题。

随着深度学习的不断发展和进步,我们可以期待在未来看到更多令人兴奋和变革性的应用。从自动驾驶汽车和个性化医疗到创造性的人工智能等,深度学习的潜力是无限的。通过了解这些核心的深度学习概念和技术,您将能够很好地应对未来的挑战和机遇。