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怎样自动部署开源AI模型到生产环境Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark

发表于:2022-10-04 作者:安全数据网编辑
编辑最后更新 2022年10月04日,这篇文章给大家介绍怎样自动部署开源AI模型到生产环境Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。背景介绍AI的

这篇文章给大家介绍怎样自动部署开源AI模型到生产环境Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

背景介绍

AI的广泛应用是由AI在开源技术的进步推动的,利用功能强大的开源模型库,数据科学家们可以很容易的训练一个性能不错的模型。但是因为模型生产环境和开发环境的不同,涉及到不同角色人员:模型训练是数据科学家和数据分析师的工作,但是模型部署是开发和运维工程师的事情,导致模型上线部署却不是那么容易。

DaaS(Deployment-as-a-Service)是AutoDeployAI公司推出的基于Kubernetes的AI模型自动部署系统,提供一键式自动部署开源AI模型生成REST API,以方便在生产环境中调用。下面,我们主要演示在DaaS中如何部署经典机器学习模型,包括Scikit-learn、XGBoost、LightGBM、和PySpark ML Pipelines。关于深度学习模型的部署,会在下一章中介绍。

部署准备

我们使用DaaS提供的Python客户端(DaaS-Client)来部署模型,对于XGBoost和LightGBM,我们同样使用它们的Python API来作模型训练。在训练和部署模型之前,我们需要完成以下操作。

  1. 安装Python DaaS-Client。

    pip install --upgrade git+https://github.com/autodeployai/daas-client.git


  2. 初始化DaasClient。使用DaaS系统的URL、账户、密码登陆系统,文本使用的DaaS演示系统安装在本地的Minikube上。完整Jupyter Notebook,请参考:deploy-sklearn-xgboost-lightgbm-pyspark.ipynb

    from daas_client import DaasClientclient = DaasClient('https://192.168.64.3:30931', 'username', 'password')


  3. 创建项目。DaaS使用项目管理用户不同的分析任务,一个项目中可以包含用户的各种分析资产:模型、部署、程序脚本、数据、数据源等。项目创建成功后,设置为当前活动项目,发布的模型和创建的部署都会存储在该项目下。create_project函数接受三个参数:

    project = '部署测试'if not client.project_exists(project):    client.create_project(project, 'deployment-test', '部署测试项目')client.set_project(project)


    1. 项目名称:可以是任意有效的Linux文件目录名。

    2. 项目路由:使用在部署的REST URL中来唯一表示当前项目,只能是小写英文字符(a-z),数字(0-9)和中横线-,并且-不能在开头和结尾处。

    3. 项目说明(可选):可以是任意字符。

  4. 初始化数据。我们使用流行的分类数据集iris来训练不同的模型,并且把数据分割为训练数据集和测试数据集以方便后续使用。

    from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport pandas as pdseed = 123456iris = datasets.load_iris()iris_target_name = 'Species'iris_feature_names = iris.feature_namesiris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris_feature_names)iris_df[iris_target_name] = iris.targetX, y = iris_df[iris_feature_names], iris_df[iris_target_name]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=seed)


  5. 模型部署流程。主要包含以下几步:

    1. 训练模型。使用模型库提供的API,在iris数据集上训练模型。

    2. 发布模型。调用publish函数发布模型到DaaS系统。

    3. 测试模型(可选)。调用test函数获取测试API信息,可以使用任意的REST客户端程序测试模型在DaaS中是否工作正常,使用的是DaaS系统模型测试API。第一次执行test会比较慢,因为DaaS系统需要启动测试运行时环境。

    4. 部署模型。发布成功后,调用deploy函数部署部署模型。可以使用任意的REST客户端程序测试模型部署,使用的是DaaS系统正式部署API。

部署Scikit-learn模型

  1. 训练一个Scikit-learn分类模型:SVC。

    from sklearn.svm import SVCmodel = SVC(probability=True, random_state=seed)model.fit(X_train, y_train)


  2. 发布Scikit-learn模型。

    publish_resp = client.publish(model,                            name='iris',                            mining_function='classification',                            X_test=X_test,                            y_test=y_test,                            description='A SVC model')pprint(publish_resp)


    test函数必须要指定前两个参数,第一个model是训练的模型对象,第二个是模型名称,其余是可选参数:

    publish_resp是一个字典类型的结果,记录了模型名称,和发布的模型版本。该模型是iris模型的第一个版本。

    {     'model_name': 'iris', 'model_version': '1'}


    • mining_function:指定挖掘功能,可以指定为regression(回归)、classification(分类)、和clustering(聚类)。

    • X_test和y_test:指定测试训练集,发布时计算模型评估指标,比如针对分类模型,计算正确率(Accuracy),对于回归模型,计算可释方差(explained Variance)。

    • data_test: 同样是指定测试训练集,但是该参数用在Spark模型上,非Spark模型通过X_testy_test指定。

    • description:模型描述。

    • params:记录模型参数设置。

  3. 测试Scikit-learn模型。

    test_resp = client.test(publish_resp['model_name'], model_version=publish_resp['model_version'])pprint(test_resp)


    test_resp是一个字典类型的结果,记录了测试REST API信息。如下,其中access_token是访问令牌,一个长字符串,这里没有显示出来。endpoint_url指定测试REST API地址,payload提供了测试当前模型需要输入的请求正文格式。

    {     'access_token': 'A-LONG-STRING-OF-BEARER-TOKEN-USED-IN-HTTP-HEADER-AUTHORIZATION','endpoint_url': 'https://192.168.64.3:30931/api/v1/test/deployment-test/daas-python37-faas/test','payload': {     'args': {     'X': [{     'petal length (cm)': 1.5,                            'petal width (cm)': 0.4,                            'sepal length (cm)': 5.7,                            'sepal width (cm)': 4.4}],                    'model_name': 'iris',                    'model_version': '1'}}}


    使用requests调用测试API,这里我们直接使用test_resp返回的测试payload,您也可以使用自定义的数据X,但是参数model_namemodel_version必须使用上面输出的值。

    response = requests.post(test_resp['endpoint_url'],                        headers={     'Authorization': 'Bearer {token}'.format(token=test_resp['access_token'])},                        json=test_resp['payload'],                        verify=False)pprint(response.json())


    返回结果,不同于正式部署API,除了预测结果,测试API会同时返回标准控制台输出和标准错误输出内容,以方便用户碰到错误时,查看相关信息。

    {     'result': [{     'PredictedValue': 0,            'Probabilities': [0.8977133931668801,                            0.05476023239878367,                            0.047526374434336216]}],'stderr': [],'stdout': []}


  4. 部署模型。

    deploy_resp = client.deploy(model_name='iris',                             deployment_name='iris-svc',                            model_version=publish_resp['model_version'],                            replicas=1)pprint(deploy_resp)


    deploy函数必须要指定模型名称,和部署名称。模型版本默认为当前最新版本(latest),副本数默认是1。为了确保部署服务的稳定性,还可以输入部署运行时环境分配指定CPU核数和使用内存量,默认为None,让系统自动分配。

    deploy_resp是一个字典类型的结果,记录了正式部署REST API信息。如下,可以看到和测试结果类似,在payload中,我们不需要在输入模型名称和版本,因为正式部署服务在创建是已经记录了这些信息,并且是一个独占式服务。

    {     'access_token': 'A-LONG-STRING-OF-BEARER-TOKEN-USED-IN-HTTP-HEADER-AUTHORIZATION','endpoint_url': 'https://192.168.64.3:30931/api/v1/svc/deployment-test/iris-svc/predict','payload': {     'args': {     'X': [{     'petal length (cm)': 1.5,                            'petal width (cm)': 0.4,                            'sepal length (cm)': 5.7,                            'sepal width (cm)': 4.4}]}}}


    使用requests调用测试API,这里我们直接使用test_resp返回的测试payload,您也可以使用自定义的数据。

    response = requests.post(deploy_resp['endpoint_url'],                     headers={     'Authorization': 'Bearer {token}'.format(token=deploy_resp['access_token'])},                     json=deploy_resp['payload'],                     verify=False)pprint(response.json())


    返回结果:

    {     'result': [{     'PredictedValue': 0,            'Probabilities': [0.8977133931668801,                            0.05476023239878367,                            0.047526374434336216]}]}


部署XGBoost模型

XGBoost提供了两套Python API,一套是原生Python API,另一套是基于Scikit-learn包装API。您可以使用任何一种,下面的例子中我们使用基于Scikit-learn的Python API。

  1. 训练一个分类XGBoost模型:

    from xgboost import XGBClassifiermodel = XGBClassifier(max_depth=3, objective='multi:softprob', random_state=seed)model = model.fit(X_train, y_train)


  2. 发布XGBoost模型。

    publish_resp = client.publish(model,                            name='iris',                            mining_function='classification',                            X_test=X_test,                            y_test=y_test,                            description='A XGBClassifier model')pprint(publish_resp)


    因为仍然使用了iris这个模型名称,所以该模型是iris的第二个版本。

    {     'model_name': 'iris', 'model_version': '2'}


  3. 测试XGBoost模型。和Scikit-learn流程相同。

  4. 部署模型。和Scikit-learn流程相同,这里我们暂时先不创建独立部署,后面我们会介绍如何在DaaS系统中管理部署,如何切换部署模型版本。

部署LightGBM模型

同XGBoost类似,LightGBM同样提供了两套Python API,一套是原生Python API,另一套是基于Scikit-learn包装API。您可以使用任何一种,下面的例子中我们使用基于Scikit-learn的Python API。

  1. 训练一个分类LightGBM模型:

    from lightgbm import LGBMClassifiermodel = LGBMClassifier()model = model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)])


  2. 发布LightGBM模型。

    publish_resp = client.publish(model,                            name='iris',                            mining_function='classification',                            X_test=X_test,                            y_test=y_test,                            description='A LGBMClassifier model')pprint(publish_resp)


    LightGBM模型是iris的第三个版本。

    {     'model_name': 'iris', 'model_version': '3'}


  3. 测试LightGBM模型。和Scikit-learn流程相同。

  4. 部署模型。和Scikit-learn流程相同,这里我们暂时先不创建独立部署。

部署PySpark模型

  1. 训练一个PySpark分类模型:RandomForestClassifier。PySpark模型必须是一个PipelineModel,也就是说必须使用Pipeline来建立模型,哪怕只有一个Pipeline节点。

    from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.ml.classification import RandomForestClassifierfrom pyspark.ml.feature import VectorAssemblerfrom pyspark.ml import Pipelinespark = SparkSession.builder.getOrCreate()df = spark.createDataFrame(iris_df)df_train, df_test = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=seed)assembler = VectorAssembler(inputCols=iris_feature_names,                            outputCol='features')rf = RandomForestClassifier(seed=seed).setLabelCol(iris_target_name)pipe = Pipeline(stages=[assembler, rf])model = pipe.fit(df_train)


  2. 发布PySpark模型。

    publish_resp = client.publish(model,                            name='iris',                            mining_function='classification',                            data_test=df_test,                            description='A RandomForestClassifier of Spark model')pprint(publish_resp)


    PySpark模型是iris的第四个版本。

    {     'model_name': 'iris', 'model_version': '4'}


  3. 测试PySpark模型。和Scikit-learn流程相同。

  4. 部署模型。和Scikit-learn流程相同,这里我们暂时先不创建独立部署。

模型部署管理

打开浏览器,登陆DaaS管理系统。进入项目部署测试,切换到模型标签页,有一个iris模型,最新版本是v4,类型是Spark即我们最后发布的模型。

点击模型,进入模型主页(概述)。当前v4是一个Spark Pipeline模型,正确率是94.23%,并且显示了iris不同版本正确率历史图。下面罗列了模型的输入和输出变量,以及评估结果,当前为空,因为还没有在DaaS中执行任何的模型评估任务。

点击v4,可以自由切换到其他版本。比如,切换到v1

v1版本是一个Scikit-learn SVM分类模型,正确率是98.00%。其他信息与v4类似。

切换到模型部署标签页,有一个我们刚才创建的部署iris-svc,鼠标移动到操作菜单,选择修改设置。可以看到,当前部署服务关联的是模型v1,就是我们刚才通过deploy函数部署的iris第一个版本Scikit-learn模型。选择最新的v4,点击命令保存并且重新部署,该部署就会切换到v4版本。

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