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在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

作者|Aparna Dhinakaran
编译|Flin
来源|towardsdatascience

在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

部署健壮的、可扩展的机器学习解决方案仍然是一个非常复杂的过程,需要大量的人力参与,并做出很多努力。因此,新产品和服务需要很长时间才能上市,或者在原型状态下就被放弃,从而降低了行业内的对它的兴趣。那么,我们如何才能促进将机器学习模型投入生产的过程呢?

Cortex是一个将机器学习模型部署为生产网络服务的开源平台。它利用强大的AWS生态系统,根据需要部署、监视和扩展与框架无关的模型。其主要特点概括如下:

  • 框架无关:Cortex支持任何python代码;与其他python脚本一样,TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、XGBoost都是由该库支持的。

  • 自动缩放:Cortex自动缩放你的api,以处理生产负载。

  • CPU / GPU支持:使用AWS IaaS作为底层基础架构,Cortex可以在CPU或GPU环境下运行。

  • Spot实例:Cortex支持EC2 Spot实例来降低成本。

  • 滚动更新:Cortex对模型应用任何更新,没有任何停机时间。

  • 日志流:Cortex使用类似docker的语法将部署模型中的日志保存下来,并将其流式传输到CLI。

  • 预测监测:Cortex监测网络指标并跟踪预测。

  • 最小配置:Cortex部署配置被定义为一个简单的YAML文件。

在本文中,我们使用Cortex将一个图像分类模型作为web服务部署到AWS上。那么,言归正传,让我们来介绍一下Cortex。

将模型部署为Web服务

在这个例子中,我们使用fast.ai库(https://pypi.org/project/fastai/) ,并从相关MOOC的第一个课程中(https://course.fast.ai/) 借用pets分类模型。以下各节介绍了Cortex的安装和pets分类模型作为web服务的部署。

安装

如果还没有安装,首先应该在AWS上创建一个具有编程访问权限的新用户帐户。为此,请选择IAM服务,然后从右侧面板中选择Users,最后按Add User按钮。为用户指定一个名称并选择Programmatic access

在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

接下来,在Permissions 屏幕中,选择Attach existing policies directly选项卡,然后选择AdministratorAccess

在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

你可以将标记页留空,查看并创建用户。最后,注意访问密钥ID和密钥访问密钥。

在AWS控制台上,你还可以创建一个S3 bucket来存储经过训练的模型和代码可能生成的任何其他人工制品。你可以随意命名这个bucket,只要它是一个唯一的名字。在这里,我们创建了一个名为cortex-pets-model的bucket。

下一步,我们必须在系统上安装Cortex CLI并启动Kubernetes集群。要安装Cortex CLI,请运行以下命令:

bash -c “$(curl -sS https://raw.githubusercontent.com/cortexlabs/cortex/0.14/get-cli.sh)"

通过访问相应的文档部分(https://www.cortex.dev/) ,检查你是否正在安装最新版本的Cortex CLI。

我们现在准备建立集群。使用Cortex创建Kubernetes集群是很简单的。只需执行以下命令:

cortex cluster up

Cortex会要求你提供一些信息,比如你的AWS密钥、你想使用的区域、你想启动的计算实例以及它们的数量。Cortex也会让你知道你会花多少钱来使用你选择的服务。整个过程可能需要20分钟。

在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

训练你的模型

Cortex并不关心你如何创建或训练你的模型。在本例中,我们使用fast.ai库和Oxford IIIT Pet数据集。这个数据集包含37种不同的狗和猫。因此,我们的模型应该将每个图像分为这37类。

创建一个类似下面的trainer.py文件

import boto3
import pickle

from fastai.vision import *

# initialize boto session
session = boto3.Session(
    aws_access_key_id=<your_accress_key_id>,
    aws_secret_access_key='<your_secret_access_key>',
)

# get the data
path = untar_data(URLs.PETS, dest='sample_data')
path_img = path/'images'
fnames = get_image_files(path_img)

# process the data
bs = 64
pat = r'/([^/]+)_\d+.jpg$'
data = ImageDataBunch.from_name_re(path_img, fnames, pat, 
                                   ds_tfms=get_transforms(), size=224, bs=bs) \
                     .normalize(imagenet_stats)

# create, fit and save the model
learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy)
learn.fit_one_cycle(4)

with open('model.pkl', 'wb') as handle:
    pickle.dump(learn.model, handle)

# upload the model to s3
s3 = session.client('s3')
s3.upload_file('model.pkl', 'cortex-pets-model', 'model.pkl')

与其他python脚本一样,在本地运行该脚本:python trainer.py

但是,请确保提供你的AWS凭据和S3 bucket名称。这个脚本获取数据,处理它们,适合一个预先训练好的ResNet模型并将其上传到S3。当然,你可以使用几种技术(更复杂的体系结构、有区别的学习率、面向更多时代的训练)来扩展此脚本以使模型更精确,但是这与我们的目标无关。如果你想进一步了解ResNet体系结构,请参阅下面的文章。

https://towardsdatascience.com/xresnet-from-scratch-in-pytorch-e64e309af722

部署模型

现在我们已经训练了模型并将其存储在S3中,下一步是将其作为web服务部署到生产环境中。为此,我们创建了一个名为predictor.py的python脚本,像下图:

import torch
import boto3
import pickle
import requests

from PIL import Image
from io import BytesIO
from torchvision import transforms

# initialize boto session
session = boto3.Session(
    aws_access_key_id='<your_access_key_id>',
    aws_secret_access_key='<your_secret_access_key>',
)

# define the predictor
class PythonPredictor:
    def __init__(self, config):
        s3 = session.client('s3')
        s3.download_file(config['bucket'], config['key'], 'model.pkl')
        self.model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))
        self.model.eval()

        normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        self.preprocess = transforms.Compose(
            [transforms.Resize(224), transforms.ToTensor(), normalize]
        )

        self.labels = ['Abyssinian', 'Bengal', 'Birman', 'Bombay', 'British_Shorthair',
                       'Egyptian_Mau', 'Maine_Coon', 'Persian', 'Ragdoll', 'Russian_Blue',
                       'Siamese', 'Sphynx', 'american_bulldog', 'american_pit_bull_terrier',
                       'basset_hound', 'beagle', 'boxer', 'chihuahua', 'english_cocker_spaniel',
                       'english_setter', 'german_shorthaired', 'great_pyrenees', 'havanese',
                       'japanese_chin', 'keeshond', 'leonberger', 'miniature_pinscher', 'newfoundland',
                       'pomeranian', 'pug', 'saint_bernard', 'samoyed', 'scottish_terrier', 'shiba_inu',
                       'staffordshire_bull_terrier', 'wheaten_terrier',  'yorkshire_terrier']

        self.device = config['device']

    def predict(self, payload):
        image = requests.get(payload["url"]).content
        img_pil = Image.open(BytesIO(image))
        img_tensor = self.preprocess(img_pil)
        img_tensor.unsqueeze_(0)
        img_tensor = img_tensor.to(self.device)
        with torch.no_grad():
            prediction = self.model(img_tensor)
        _, index = prediction[0].max(0)
        return self.labels[index]

这个文件定义了一个预测器类。在实例化它时,它从S3中检索模型,将其加载到内存中,并定义一些必要的转换和参数。在推理期间,它从给定的URL中读取图像并返回预测的类的名称。一个用于初始化的方法__init__和一个用于接收有效负载并返回结果的预测方法predict

预测器脚本有两个附带的文件。一个记录库依赖项的requirements.txt文件(如pytorch、fastai、boto3等)和一个YAML配置文件。最小配置如下:

- name: pets-classifier
  predictor:
    type: python
    path: predictor.py
    config:
      bucket: cortex-pets-model
      key: model.pkl
      device: cpu 

在这个YAML文件中,我们定义了运行哪个脚本进行推理,在哪个设备(例如CPU)上运行,以及在哪里找到训练好的模型。文档中提供了更多的选项。

最后,项目的结构应该遵循下面的层次结构。请注意,这是最低限度的要求,但是如果你有一个可以部署的模型,那么你可以提交train .py

- Project name
    |----trainer.py
    |----predictor.py
    |----requirements.txt
    |----cortex.yaml

有了所有这些,你只需运行cortex deploy,几秒钟之内,你的新端点就可以接受请求了。执行corted get pets-classifier来监视端点并查看其他详细信息。

status   up-to-date   requested   last update   avg request   2XX   
live     1            1           13m           -             -
endpoint: http://a984d095c6d3a11ea83cc0acfc96419b-1937254434.us-west-2.elb.amazonaws.com/pets-classifier
curl: curl http://a984d095c6d3a11ea83cc0acfc96419b-1937254434.us-west-2.elb.amazonaws.com/pets-classifier?debug=true -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @sample.json
configuration
name: pets-classifier
endpoint: /pets-classifier
predictor:
  type: python
  path: predictor.py
  config:
    bucket: cortex-pets-model
    device: cpu
    key: model.pkl
compute:
  cpu: 200m
autoscaling:
  min_replicas: 1
  max_replicas: 100
  init_replicas: 1
  workers_per_replica: 1
  threads_per_worker: 1
  target_replica_concurrency: 1.0
  max_replica_concurrency: 1024
  window: 1m0s
  downscale_stabilization_period: 5m0s
  upscale_stabilization_period: 0s
  max_downscale_factor: 0.5
  max_upscale_factor: 10.0
  downscale_tolerance: 0.1
  upscale_tolerance: 0.1
update_strategy:
  max_surge: 25%
  max_unavailable: 25%

剩下的就是用curl和pomeranian的图像来测试它:

curl http://a984d095c6d3a11ea83cc0acfc96419b-1937254434.us-west-2.elb.amazonaws.com/pets-classifier -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"url": "https://i.imgur.com/HPRQ28l.jpeg"}'

释放资源

当我们完成服务和集群时,我们应该释放资源以避免额外的成本。Cortex很容易做到:

cortex delete pets-classifier
cortex cluster down

结论

在这篇文章中,我们看到了如何使用Cortex,一个开源平台,来将机器学习模型部署为生产web服务。我们训练了一个图像分类器,将其部署到AWS上,监控其性能并进行测试。

有关更高级的概念,如预测监视、滚动更新、集群配置、自动缩放等,请访问官方文档站点(https://www.cortex.dev/) 和项目的GitHub页面(https://github.com/cortexlabs/cortex)。

原文链接:https://towardsdatascience.com/deploy-monitor-and-scale-machine-learning-models-on-aws-408dfd397422

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