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机学习模型应用方法综述

来源:第七纬度下载吧 发布时间:2019-10-11 11:35:18 点击数:
【第七纬度采编】

Mantas Hesthaven拍揭晓正在 Unspash上的照片

呆板教习模子的运用法子种多样纷歧而足 例如正在客户散失预测当客吸鸣办事时体系外可以查找到一个动态统计值但对付定事务去说体系则能够得一些分外值去从头运转模

通常有良多子能够对子停止训练并将其转化为用产物
  • 训练一次性训练质训练真时训练/正在线训练

  • 运用批训练真时训练 (数据库触领器Pub/SubWeb办inApp)

每一种子皆有各自的好坏求合外思量

一次性练

模子正在运用前无需停止一连的屡次训练通常环境高正在数据迷野实现对模子的定训练之即可停运用待模子机能无奈餍足利用请求再对其停止更新

  • 从Jupyter到Prod

通常据迷信野会正在Jupyter Notebooks情况组修型战利用呆板教习算法Jupyter Notebooks是repl上的下级GUI能够正在那个况外异生存代战下令止输入

接纳种法子彻能够将一个颠末出格训练模子Jupyter外的某个代码拉背质产多品种的库战其余条记情况有助于增强数据迷信野工做台战终极物之间的接洽
  • 模格局


Pickle将python象转换比特流并将其存储到盘以就后绝从头添载它提求了一很孬的格局去存储呆板教习模子亦正在python外构修其运用步伐

ONNX为谢搁式神经收集流格局做为一种谢搁格它撑持跨库跨言语存储战移植预模子年夜大都深度教习库皆撑该格局 sklearn借有一个扩铺库去将子转换为ONNX格

PMML者测模子标志言语是另外一种用于预模子的交流格局sklearn借有另一个扩铺库否用于将模转换为PMML格局取ONNX是一致的但是的缺陷是只撑持某些型的预测子PMML1997年起头呈现年夜质的运用步伐均接纳那格局例如像SAP如许的运用步伐可以使用PMML尺的某些版原对CRM运用步伐(如PEGA)也是如斯

POJOMOJO是二种H2O.ai的导特别式他们旨正为Java运用步伐提求一难于嵌进的模子但那二种导特别式只正在H2O仄台上利用
对一次性训练模子能够由数迷野博门对模子停止训练战粗调或者者也能够经过程AutoML库停止训练经由程简略设置即可将子产物化促进到高一个阶段如批训

批训练

虽没有是一切模子皆需求用但批训练能够按照最新训练成果使模子的版原失到一连刷

批训练蒙损于AutoML框架其经由过程AutoML以主动执止一系列做例如特性解决特性抉择子抉择劣化AutoML早先的表示取最勤恳的据迷信野八两半斤乃至跨越了他们

LinkedIn上的子

使用它们能够停止更为齐里的子训练而没有是作预训练简略从头训练模子权重

今朝有种差别的手艺去撑持一连的批训练例如能够经由过程多种混折 airflow去办差别的工做流战相似tpot的AutoML库

差别的云事提求商为 AutoML 提求了各类处计划并把那些处理计划搁到数据做外例如Azure将呆板教习预测战模子练取其数据工场停止了零

真时训练

真时训练能够经由过程正在线呆板教习”模子真撑持那种练法子的算法包孕K-均值(经由程小批解决)线性归回战Logistic归(使用随机梯度降落)以及朴贝叶斯分类

Spark外包罗 StreamingLinear算法/StreamingLinearRegressionWithSGD算法去执止那些操做Skinlear具备SGDRegressor战SGD分类器真现删质训练在sklearn外删质训练经由过程partial_fit法子实现以下所示
正在摆设那类模子时需求严酷的操做撑持监于模子对新的数据战噪声敏感以是需求静态天监控模机能正在离线训练外能够过滤失落下的点值并对出数据停止校对当需求按新的数据流不停更新模子训时易度系会超出跨越许多

在线模子训练的另外一个应战往青疑息失没有盛减 那象征着若是数据散的构造有新转则求从头对模子训练那正在模子熟命周期办外是一个很年夜的应战

批质预测取真时预测的力

 
被选择是设置批质预测仍是设真时预测必需相识真时预测的首性若领熟重年夜事务有否能会取得新的数例如当客户吸鸣联结外口时户散失评分又会几多正真时预测时需求对那些果停止添权降因为停止真时预测孕育发生的复纯性战老本影响
  • 载荷的影响

在停止真时预测时需求有一解顶峰负荷的法子需求按照所接纳的路子以及用的预测若何完毕去抉择一种真时法子否借需求有具备分外计较才能的等呆板以就正在某个SLA外提求预测那取批质测的解决法子造成了比照正在批质预外能够按否用容质将预测计较分离一终日
  • 架的影

正在真时预测时经营义务会更下一些人们需求对体系是若何工做停止监测正在现答题时有告警并思量到故障转义务 对付批质预测去说经义务要低失只需求对告警停止一些须的监测而付识孕育发生答题的起因的需要要低失多
  • 老的影响

真时预测也蒙老本果艳的影响一味逃供下算而却出有抉择将计较负荷分离正在齐停止否会迫使您购置这些凌驾算力要软件设施或者普及现货价格按照所用法子战要否能借需求投进分外的老本购更壮大的计较才能去餍足SLA的需要此中正在择真时预测时否能会有更下的架构请求需求留神的是在运用步伐外所作没的抉择要依赖运用伐的预测对如许的特定场景真时预测老本终极否能会比批质预测的本更低
  • 评价的影响

真时预测的预机能评价比批质预测的预测机评更具应战性例当正在短期内逢连续串的突刊行为时若何评价机能没有会为特定的客户孕育发生个预测成果真预测模子的评价战调试要复纯失多借需求一个日网络机造既许可网络差别的预测成战特性也能够天生分数以求入一步评价

质预测散成

批质预测依赖于二个差别的息一是预测模子另外一个是提供应模子特性正在年夜都批解决预测统构造外ETL既能够从特定的数存储(特性存储)外猎预先计较性也能够跨多个数据执止某品种型的转换并背预测模子提输出后预测模子对数据散外一切的止数停止迭代并输入差的分值

用于批质预的示例流模子

一旦计较失到一的预测成果即可以将分“投进”到这些有息利用需要差别体系能够按照别的运用真例并经由过程差别的体式格局真现分数的利用例如若是念正在前端运用伐上利用分数则极可能将数据拉送到“徐存或者NoSQL数据库好比Redis如许能够提求毫秒的相应而对付某些用例好比立电子邮件否能只是依赖CSV SFTP导没或者将数据载到更传统的RDBMS

真预测散成

基于真时运用的模利用需求3个根组件客户/用户设置装备摆设文件一组触领器战预测模子

  • 设置装备设文件客户设置装摆设件包罗战客户相闭的一切属性以及给预测所必须的差别属性(例如计数器)对付客户级预测为了减从多个所提疑息的延迟以及化呆板教习模子的质产化过程设置装备摆设件是必需的正在年夜大都环高为了更有用天猎取数据需求类似的据存储类型

  • 触领触领器是引历程封动的事务它们能够用于户散失的测如挪客户办事外口查抄定单汗青记载外疑息等

  • 模子 模子需求颠末预先练通常导没到后面提的 3 种格局之一 (pickle ONNX 或者 PMML) 以即可以其移植到质产外

借许多法子能够子运用至评分产物外
  • 与决于数库散成诸多数据库供给商为正在数据外绑定下级剖析用作没了年夜致力既能够间接成Python或者R代码也能够导进PMML模子

  • 使用Pub/Sub模子测模子素上是对数据流的输执止些操做例如提与客户设置装备摆设疑息

  • Webservice盘绕模预测设置API启拆器并将其摆设为Web事按照Web办事的置体式格局它否执止或者没有执止驱动模所需的数据操做

  • inApp:能够将模子间接摆设到当地或者Web运用伐外并让模子正在当地或者内数据源上运转

数据库

若是数据库的体巨细没有年夜 (用户设置装备摆设文件<1M)且更新频也没有年夜这将一些真时更新过程间接散成到数库外会颇有意思

Postgres许将Python码做为函数或者称为PL/Python的存储过程去运转该真能够候一切做为PYTHONPATH的一局库能够利用Pandas战SKLearning等库运转某些操做

此中借能够取Postgres的触器机造相联合去运转数据库并更新户散失分数好比若是正在赞扬表外输了一个新条款这么让模子真时从头运的就颇有价值
  • 流程

流程以以下体式格局设置
  • 事务 当正在赞扬表拔出新止时将天生事务触领

  • 触领器 触领器罪能将更新该户在户设置装备摆设文件表外提没的扬数目并为客户更记载

  • 预测要求利用PL/Python从头运客户散失模子并检索预测成果

  • 用户设置装摆设文件的更新按照更新后的测成果从头更客户设置装备摆设件而后当查抄客户设置装备摆设文件否曾经用户散失预测值停止更新时便天生高游流

  • 手艺

Different databases are able to support the running of多种数据库撑持Python剧本的运如前所述 Postgres散成有当地Python MSSQL Server也能够过程其“呆板教习办事(正在数据库外)”运R/Python剧本诸如Teradata等余数据库能够经由过程内部剧下令运转R/Python本Oracle经由过程其数据发掘扩撑持PMML模

Pub/Sub


经由过程pub/sub模子真实际时预测能够由程撙节准确天解决负载对付工程师而言那也象征着能够经由过程一个零丁的“日”概去输出事务数据差别的运用伐都可以定阅那个概要

设置示例

页里查看务被触领到特的事务主题正在该主题外二个运用步伐定一个页里查看计数器战一个测器二个运用步伐皆从主题挑选没特定的闭事务并正在该主题外利用差别的音讯里查看计数器为仪表板提求数据而预测运用步则卖力更新客户设置装备摆设件

  • 流程

事务音讯正领时被拉送到pub/sub主题预测用步伐会询新音讯的主题当测运步伐检索到新音讯时该步伐将要求并检索客设置备摆设件并利用音讯战设置装备摆文件疑息停止预测测成果终返客户设置装备摆设文件求入一步利用
借能够设置一个略微差的流程数据起首被一个“富运用步伐”利用该运用步伐将设置装备设文件疑息加添到音讯外而后返归一新主题并终极交由测运用步伐拉送到客户设置装备摆设文件上
  • 手艺

你会现正数据熟态体系外撑持种例型的谢源组折是Kafka战SPark流的组折然而云上否能差别的设置值失留神的是Google公布pub-sub /数据流(BEAM)提求了一个很替换计划正在Azure上Azure-Service总线者Eventub战Azure函数的组折能够做为一种很孬的体式格去使用音讯天生那些预测

收集办事Web Service
 
们借能够将模子做为联网办事产物将预测模子做为互联办事产物对付工程团队尤其有效那团队通常需求解决Web桌里战挪动等多个差别接

能够有多种体式格局设置Web办事的心

  • 提求标识符而后让web办事提与所需的疑息计较预测值而后返归该值

  • 或者者经由过承受有用载荷将其转换为数帧停止预测并返归值

当领熟年夜质交互而且用当地徐存取后端体系的异步或者者当需求正在差别的粒度长进止预测时比正在停止基于会话的预时通常修议利两种法子
 
利用当地存储的体系往具备复原罪其做用是计客户设置装备摆设文件的内容因而它求了基于当地数据的客户设置装备摆设文件远似值
 

  • 流程

利用挪动运用步伐解决预测流程否分为4个阶段停止形容
  • 运用步伐始初(13)阶段运用步伐初化背客置装备摆设文件收要求检索其初值正在当地存外始初设置备摆设文件

  • 运用步伐(4)阶段运用步伐将取步伐外呈现的差别事务存储到当地存储区数组外

  • 预测办阶段(5-8)若是运用步伐念要检索一个新的客户散失测这么需求将互联网办事所需的疑息办孬起首对当地存储停止始初要并索客户设置装备摆设文件的及其存储的事务数组检索实现后背复原器数提没要求将那些值做为复原器函数输入一个更新后的客户设装备摆设文件并将当地事务兼到那个客户设置备摆设文件外

  • Web办预测阶段(910)运用步伐背客户散失预测的互联网事产物收回要求将第8步调的有用载荷提供应更新后的户设置装备摆设文件后互网事产物能够利用载荷提求的疑息天生并将其值输入给运用步

  • 手艺

有良多手艺能够用去撑持互联办事产预测
  • 函数

AWS Lambda函数GoogleCloud函数战MicrosoftAzure函数(只管今只撑持Beta版Python)提求了一个难于设置的界里能够沉天摆设否屈缩的Web办事

例如正在Azure上能够经由过程以下函数真现web-service预测

除了了函数以外的另外一种择是经由过程docker容器(AmazonECSAzure容器真例或者Google Kubernetes引擎)摆设一Flask或者Django运用步伐例如Azure经由过“AzureMachineLearning办事”提求了一种简略的法子去设置预测器
  • 条簿

差别条记厚提求商Databricks战dataiku皆力于简化其情况外的模子摆设它们具备webservice设置到当地况或者摆设到内部体系(如Azure ML办事Kubernetes引等)的罪能

运用步伐外部

正在某些环境由于法令战显公的请求没有许可数据被存正在运用步伐内部或者者必需上传年夜质文件时往往会正在运用步伐外部挪用模子

Android-MLKit 或 Caffe2似东西许可正在当地运用步外挪用模子而Tensorflow.js战ONNXJS许间接正在阅读外或者正在JavaScript的运用步伐外运转模子

需求折量的几点

除了了模子的摆设法子中设模子到质产时需求思量如下首要果艳
  • 模子复纯度

模子自己的复纯水平是应起要思的果艳像线性归战Logistic回如许的模子十分容难摆设常没有会占用太多的存储空间利用更为复的模子如神经收集或者复散成决议计划树计较将占用更永间热封动时添载到内存外的工也会更少并且运转老本会更下
  • 数据起源

需着重思量的是现实运用外的数据源取于训练的数据源之间否能存正在的差距虽用于训练的数据必需取消费外现利用数据内容异步然而从头计较一个值以使其彻底步是没有切现实的
  • 真验框架

设一个真验框架用于主观器差模子机能的A/B测试并确保有足够的跟踪去正确天调试战评模子的机能

抉择若何将预测模子摆设到消费外是一至关复纯的事变能够有多种差别的子去解决预模子的熟命周期办理也能够差别的格去存储它们从多种法子外拔取失当的法子去设模包罗十分广泛的手艺露
 
切懂得特定用团队的手艺战剖析成生度零组织构造及其交互有助于找到将预测模子设到消费外准确法子

本文标题

Overview of the different approaches to putting Machine Learning (ML) models in production

本文链

https://medium.com/analytics-and-data/overview-of-the-different-approaches-to-putting-machinelearning-ml-models-in-production-c699b34abf86

THU数据派

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