手把手：我的深度学习模型训练好了，然后要做啥？

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编译：姜范波、云舟

本文讲的是如何快速而不求***地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。

使用前检查清单

  • 检查tensorflow的安装
  • 从 stdin 运行在线分类
  • 在本地运行分类
  • 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理
  • 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理
  • 用一个伪DNS调用分类器

机器学习的实际应用

当我们***次进入Hive的机器学习空间时，针对我们的实际应用场景，我们已经拥有了数百万张准确标记的图像，这些图像使我们能够在一周之内，从头开始训练***进的深度卷积神经网络图像分类模型(即随机权重)。然而，在更典型的应用场景中，图像的数量级通常只有数百幅，这种情况下，我建议微调现有的模型。比如，

https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining有一个关于如何微调Imagenet模型(在1.2M图像上训练1000个类别)以对花进行分类的样本数据集(3647个图像， 5个类别)。

上面的Tensorflow教程简要而言，是在安装bazel和tensorflow之后，需要运行以下代码，用大约30分钟的来建模，5分钟来训练：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. (
    2. 
  
  
  
  
  2. cd "$HOME" && \
    3. 
  
  
  
  
  3. curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz && \
    4. 
  
  
  
  
  4. tar xzf flower_photos.tgz ;
    5. 
  
  
  
  
  5. ) && \
    6. 
  
  
  
  
  6. bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain \
    7. 
  
  
  
  
  7.           tensorflow/examples/image_retraining:label_image \
    8. 
  
  
  
  
  8. && \
    9. 
  
  
  
  
  9. bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain \
    10. 
  
  
  
  
  10.   --image_dir "$HOME"/flower_photos \
    11. 
  
  
  
  
  11.   --how_many_training_steps=200
    12. 
  
  
  
  
  12. && \
    13. 
  
  
  
  
  13. bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/label_image \
    14. 
  
  
  
  
  14.   --graph=/tmp/output_graph.pb \
    15. 
  
  
  
  
  15.   --labels=/tmp/output_labels.txt \
    16. 
  
  
  
  
  16.   --output_layer=final_result:0 \
    17. 
  
  
  
  
  17.   --image=$HOME/flower_photos/daisy/21652746_cc379e0eea_m.jpg
    18.

或者，如果你安装了Docker，则可以使用以下预构建的Docker镜像：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. sudo docker run -it --net=host liubowei/simple-ml-serving:latest /bin/bash
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. >>> cat test.sh && bash test.sh
    4.

这将进入容器内部的交互式shell中并运行上述命令; 如果你愿意的话，也可以按照容器内的其余部分进行操作。

现在，tensorflow已经将模型信息保存到/tmp/output_graph.pb和/tmp/output_labels.txt中，这些作为命令行参数传递给label_image.py脚本。Google的image_recognition教程也链接到另一个脚本，但是这里我们仍将使用label_image.py。

将本地运行转换为在线运行(Tensorflow)

如果我们只想接受来自标准输入的文件名，每行一个，我们就可以很容易地进行“在线”运行：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. while read line ; do
    2. 
  
  
  
  
  2. bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/label_image \
    3. 
  
  
  
  
  3. --graph=/tmp/output_graph.pb --labels=/tmp/output_labels.txt \
    4. 
  
  
  
  
  4. --output_layer=final_result:0 \
    5. 
  
  
  
  
  5. --image="$line" ;
    6. 
  
  
  
  
  6. done
    7.

然而，从性能的角度来看这样糟糕透了—— 每一个输入都要重新加载神经网络，权重，整个Tensorflow框架和python本身!

当然可以改进。先修改label_image.py 脚本。对我而言，这个脚本的位置在：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. in bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/label_image.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining/label_image.py.
    2.

修改如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 141:  run_graph(image_data, labels, FLAGS.input_layer, FLAGS.output_layer,
    2. 
  
  
  
  
  2. 142:        FLAGS.num_top_predictions)141:  for line in sys.stdin:
    3.

修改后马上快了很多，但这还不是***。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 141:  run_graph(image_data, labels, FLAGS.input_layer, FLAGS.output_layer,
    2. 
  
  
  
  
  2. 142:        FLAGS.num_top_predictions)141:  for line in sys.stdin:
    3.

原因在于用with tf.Session()构建对话。Tensorflow本质上是在每次调用run_graph时将所有的计算加载到内存中。一旦开始尝试在GPU上进行运算，这一点就会变得很明显——可以看到GPU内存使用随着Tensorflow加载和卸载GPU的模型参数而上下波动。据我所知，这种结构并不存在于Caffe或Pytorch框架中。

解决方法是把with命令去掉，传递一个sess变量到run_graph：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def run_graph(image_data, labels, input_layer_name, output_layer_name,
    2. 
  
  
  
  
  2.               num_top_predictions, sess):
    3. 
  
  
  
  
  3.     # Feed the image_data as input to the graph.
    4. 
  
  
  
  
  4.     #   predictions will contain a two-dimensional array, where one
    5. 
  
  
  
  
  5.     #   dimension represents the input image count, and the other has
    6. 
  
  
  
  
  6.     #   predictions per class
    7. 
  
  
  
  
  7.     softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_layer_name)
    8. 
  
  
  
  
  8.     predictions, = sess.run(softmax_tensor, {input_layer_name: image_data})
    9. 
  
  
  
  
  9.     # Sort to show labels in order of confidence
    10. 
  
  
  
  
  10.     top_k = predictions.argsort()[-num_top_predictions:][::-1]
    11. 
  
  
  
  
  11.     for node_id in top_k:
    12. 
  
  
  
  
  12.       human_string = labels[node_id]
    13. 
  
  
  
  
  13.       score = predictions[node_id]
    14. 
  
  
  
  
  14.       print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))
    15. 
  
  
  
  
  15.     return [ (labels[node_id], predictions[node_id].item()) for node_id in top_k ] # numpy floats are not json serializable, have to run item
    16. 
  
  
  
  
  16. 
  
  
  
  
  17. ...
    18. 
  
  
  
  
  18. 
  
  
  
  
  19.   with tf.Session() as sess:
    20. 
  
  
  
  
  20.     for line in sys.stdin:
    21. 
  
  
  
  
  21.       run_graph(load_image(line), labels, FLAGS.input_layer, FLAGS.output_layer,
    22. 
  
  
  
  
  22.           FLAGS.num_top_predictions, sess)
    23.

如果你运行完这一段，你会发现每张图只需要大约0.1秒，对于在线应用来说已经够快了。

将本地运行转换为在线运行(其他ML框架)

Caffe使用net.forward代码，很容易被放入一个可调用的框架中：

see http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

Mxnet也是非常独特的：它实际上已经准备好了面向大众的服务器代码。

部署

我们的计划是，将这些代码包装到一个Flask应用程序中。如果你没有听说Flask，简单解释一下，Flask是一个非常轻量级的Python Web框架，它允许你以最少的工作启动一个http api服务器。

作为一个快速参考，这里是一个Flask应用程序，它接收包含多部分表单数据的POST请求：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #!/usr/bin/env python
    2. 
  
  
  
  
  2. # usage: python echo.py to launch the server ; and then in another session, do
    3. 
  
  
  
  
  3. # curl -v -XPOST 127.0.0.1:12480 -F "data=@./image.jpg"
    4. 
  
  
  
  
  4. from flask import Flask, request
    5. 
  
  
  
  
  5. app = Flask(__name__)
    6. 
  
  
  
  
  6. @app.route('/', methods=['POST'])
    7. 
  
  
  
  
  7. def classify():
    8. 
  
  
  
  
  8.     try:
    9. 
  
  
  
  
  9.         data = request.files.get('data').read()
    10. 
  
  
  
  
  10.         print repr(data)[:1000]
    11. 
  
  
  
  
  11.         return data, 200
    12. 
  
  
  
  
  12.     except Exception as e:
    13. 
  
  
  
  
  13.         return repr(e), 500
    14. 
  
  
  
  
  14. app.run(host='127.0.0.1',port=12480)
    15.

这里是如何将相应的FLASK应用程序连接到上面的run_graph：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. And here is the corresponding flask app hooked up to run_graph above:
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. #!/usr/bin/env python
    4. 
  
  
  
  
  4. # usage: bash tf_classify_server.sh
    5. 
  
  
  
  
  5. from flask import Flask, request
    6. 
  
  
  
  
  6. import tensorflow as tf
    7. 
  
  
  
  
  7. import label_image as tf_classify
    8. 
  
  
  
  
  8. import json
    9. 
  
  
  
  
  9. app = Flask(__name__)
    10. 
  
  
  
  
  10. FLAGS, unparsed = tf_classify.parser.parse_known_args()
    11. 
  
  
  
  
  11. labels = tf_classify.load_labels(FLAGS.labels)
    12. 
  
  
  
  
  12. tf_classify.load_graph(FLAGS.graph)
    13. 
  
  
  
  
  13. sess = tf.Session()
    14. 
  
  
  
  
  14. @app.route('/', methods=['POST'])
    15. 
  
  
  
  
  15. def classify():
    16. 
  
  
  
  
  16.     try:
    17. 
  
  
  
  
  17.         data = request.files.get('data').read()
    18. 
  
  
  
  
  18.         result = tf_classify.run_graph(data, labels, FLAGS.input_layer, FLAGS.output_layer, FLAGS.num_top_predictions, sess)
    19. 
  
  
  
  
  19.         return json.dumps(result), 200
    20. 
  
  
  
  
  20.     except Exception as e:
    21. 
  
  
  
  
  21.         return repr(e), 500
    22. 
  
  
  
  
  22. app.run(host='127.0.0.1',port=12480)
    23.

模型部署至此看起来还是相当不错的。除了一点——需要FlASK和Tensorflow完全同步——Flask按照接收的顺序一次处理一个请求，并且Tensorflow在进行图像分类时完全占用线程。

速度瓶颈可能还是在实际的计算工作中，所以升级Flask包装代码没有太多的意义。现在，也许这个代码足以处理你的负载。

有两种显而易见的方法可以扩大请求的通量：通过增加工人数量来横向放大，这在下一节将会介绍，或者通过使用GPU和批处理逻辑来纵向扩展。实现后者需要一个能够一次处理多个待处理请求的web服务器，并决定是否继续等待更大的批处理或将其发送到Tensorflow图形线程进行分类，对于这个Flask应用程序是非常不适合的。有两种可能性：使用Twisted + Klein来保留Python代码，或者如果你更喜欢***的事件循环支持，并且能够连接到非Python ML框架(如Torch)，则可以使用Node.js + ZeroMQ。

扩展：负载平衡和服务发现

那么，假设现在你只有一台服务器来部署模型，由于它太慢了，或者我们的负载变得太高了，此时你想要启动更多服务器——如何在每个服务器上分配请求?

常规的方法是添加一个代理层，也许是haproxy或nginx，它能够平衡后端服务器之间的负载，同时向客户端呈现一个统一的接口。为了在本节稍后使用，以下是运行基本Node.js负载均衡器http代理的一些示例代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. // Usage : node basic_proxy.js WORKER_PORT_0,WORKER_PORT_1,...
    2. 
  
  
  
  
  2. const worker_ports = process.argv[2].split(',')
    3. 
  
  
  
  
  3. if (worker_ports.length === 0) { console.err('missing worker ports') ; process.exit(1) }
    4. 
  
  
  
  
  4. 
  
  
  
  
  5. const proxy = require('http-proxy').createProxyServer({})
    6. 
  
  
  
  
  6. proxy.on('error', () => console.log('proxy error'))
    7. 
  
  
  
  
  7. 
  
  
  
  
  8. let i = 0
    9. 
  
  
  
  
  9. require('http').createServer((req, res) => {
    10. 
  
  
  
  
  10.   proxy.web(req,res, {target: 'http://localhost:' + worker_ports[ (i++) % worker_ports.length ]})
    11. 
  
  
  
  
  11. }).listen(12480)
    12. 
  
  
  
  
  12. console.log(`Proxying localhost:${12480} to [${worker_ports.toString()}]`)
    13. 
  
  
  
  
  13. 
  
  
  
  
  14. // spin up the ML workers
    15. 
  
  
  
  
  15. const { exec } = require('child_process')
    16. 
  
  
  
  
  16. worker_ports.map(port => exec(`/bin/bash ./tf_classify_server.sh ${port}`))
    17.

为了自动检测后端服务器的数量和位置，人们通常使用“服务发现”工具，该工具可能与负载平衡器捆绑在一起，或者是分开的。一些老牌例子的是Consul和Zookeeper。设置和学习使用它们不在本文的讨论范围之内，所以我使用了一个非常基本的，通过node.js服务发现包seport实现的代理。

Proxy代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. // Usage : node seaport_proxy.js
    2. 
  
  
  
  
  2. const seaportServer = require('seaport').createServer()
    3. 
  
  
  
  
  3. seaportServer.listen(12481)
    4. 
  
  
  
  
  4. const proxy = require('http-proxy').createProxyServer({})
    5. 
  
  
  
  
  5. proxy.on('error', () => console.log('proxy error'))
    6. 
  
  
  
  
  6. 
  
  
  
  
  7. let i = 0
    8. 
  
  
  
  
  8. require('http').createServer((req, res) => {
    9. 
  
  
  
  
  9.   seaportServer.get('tf_classify_server', worker_ports => {
    10. 
  
  
  
  
  10.     const this_port = worker_ports[ (i++) % worker_ports.length ].port
    11. 
  
  
  
  
  11.     proxy.web(req,res, {target: 'http://localhost:' + this_port })
    12. 
  
  
  
  
  12.   })
    13. 
  
  
  
  
  13. }).listen(12480)
    14. 
  
  
  
  
  14. console.log(`Seaport proxy listening on ${12480} to '${'tf_classify_server'}' servers registered to ${12481}`)
    15.

Worker代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. // Usage : node tf_classify_server.js
    2. 
  
  
  
  
  2. const port = require('seaport').connect(12481).register('tf_classify_server')
    3. 
  
  
  
  
  3. console.log(`Launching tf classify worker on ${port}`)
    4. 
  
  
  
  
  4. require('child_process').exec(`/bin/bash ./tf_classify_server.sh ${port}`)
    5.

然而，当应用于机器学习时，这个设置遇到了带宽问题。

每秒几十到几百张图像，这个系统就会成为网络带宽的瓶颈。在目前的设置中，所有的数据都必须通过我们的单个seaport 主节点，这也是呈现给客户端的端点。

为了解决这个问题，我们需要我们的客户端不要访问http://127.0.0.1:12480这个端点，而是要在后端服务器之间通过自动轮换来访问。如果你懂网络，一定会想：这不就是DNS干的活嘛!

但是，设置自定义的DNS服务器已经超出了本文的范围。相反，通过更改客户端以遵循两步“手动DNS”协议，我们可以重新使用我们的基础版的seaport 代理来实现客户端直接连接到其服务器的“点对点”协议：

Proxy代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. // Usage : node p2p_proxy.js
    2. 
  
  
  
  
  2. const seaportServer = require('seaport').createServer()
    3. 
  
  
  
  
  3. seaportServer.listen(12481)
    4. 
  
  
  
  
  4. 
  
  
  
  
  5. let i = 0
    6. 
  
  
  
  
  6. require('http').createServer((req, res) => {
    7. 
  
  
  
  
  7.   seaportServer.get('tf_classify_server', worker_ports => {
    8. 
  
  
  
  
  8.     const this_port = worker_ports[ (i++) % worker_ports.length ].port
    9. 
  
  
  
  
  9.     res.end(`${this_port}
    10. 
  
  
  
  
  10. `)
    11. 
  
  
  
  
  11.   })
    12. 
  
  
  
  
  12. }).listen(12480)
    13. 
  
  
  
  
  13. console.log(`P2P seaport proxy listening on ${12480} to 'tf_classify_server' servers registered to ${12481}`)（Worker 代码同上）
    14.

Client代码：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. curl -v -XPOST localhost:`curl localhost:12480` -F"data=@$HOME/flower_photos/daisy/21652746_cc379e0eea_m.jpg"
    2.

结论和进一步阅读

至此你的系统应该可以进入实际应用了，但它总是要发展的。本指南中未涉及几个重要的主题：

1. 新硬件上的自动部署和设置。

  • 值得注意的工具包括Openstack / VMware(如果您使用的是自己的硬件)，Chef / Puppet(用于安装Docker并处理网络路由)以及Docker(用于安装Tensorflow，Python等)。
  • 如果你在云端，Kubernetes或Marathon / Mesos也很棒

2. 模型版本管理

  • 一开始手动管理不难。
  • Tensorflow Serving是一个很好的工具，可以非常彻底地处理这个问题，以及批处理和整体部署。 缺点是设置和编写客户端代码有点难，另外不支持Caffe / PyTorch。

3. 如何将机器学习代码从Matlab中迁移出来。

  • 在生产阶段不要用Matlab

4. GPU驱动，Cuda，CUDNN

  • 使用nvidia-docker，试试其它的在线Dockfiles。

5. 后处理层。

  • 一旦你在生产中得到了一些不同的ML模型，你可能会开始想要混合和匹配不同的用例——只有在模型B不确定的情况下才运行模型A，在Caffe中运行模型C并将结果传递给模型D在Tensorflow 等等。

来源：

https://thehive.ai/blog/simple-ml-serving?utm_campaign=Revue%20newsletter&utm_medium=Newsletter&utm_source=The%20Wild%20Week%20in%20AI

【本文是专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】

文章标题：手把手：我的深度学习模型训练好了，然后要做啥？
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