机器学习模型部署

妖狐艹你老母 2022-12-06 04:27 193阅读 0赞

机器学习主要是用python来训练的模型，当前主要有以下情况：

# 一、单机部署方式 #

1、普通的模型

a)模型本身提供的部署方式:

自己封装一个restful服务，典型为采用:flask封装

b)第三方方式：PMML方式，将模型输出为 PMML格式，由第三方加载PMML模型提供输出，其中java的库很成熟，但PMML在深度学习方面上支持不足

2、深度模型

a)深度的模型，当前流行的为tensorflow，tensorflow提供serving的部署方式，具体来说就是：一个通用的model服务器框架，一个远程通用的model调用的rpc框架，python2中有对应的包，python3中需要引用

其他分布式深度学习框架也有自己的解决方案

b)第三方方式：ONNX--跨框架的模型中间表达框架，支持通用的神经网络的中间表达格式的方法，应该说是深度学习的PMML标准

# 二、分布式部署 #

1、简单方案：

对外采用http接口，http接口采用nginx做负载均衡即可，无需请求端做服务返现

2、复杂方案

采用服务发现，将提供服务的注册到一个地方，请求方做简单的服务发现，实现简单的rpc方法。当前docker、k8s、consul提供了不少的支撑

3、分布式运行平台

当前主要是云上的平台（重点在深度学习），开源的支撑分布式运行的平台还很少

# 三、部署自动化编排 #

直接将对应的model push到平台上运行，多版本管理和更新，当前除了云上有成熟的方案，其他没有看到。

# 四、参考文档 #

1、tensorflow serving方法  
算法工程化系列––serving方法(1)  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/90559710  
算法工程化系列––serving方法(2)  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/90564719  
算法工程化系列——模型固化  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/89510893  
Tensorflow Serving部署流程  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/42905085  
      
Tensorflow Serving 生产环境部署介绍  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/113527219  
2、ONNX Model和PMML Model  
Inferencing MNIST ONNX Model using AI-Serving  
    https://github.com/autodeployai/ai-serving/blob/master/examples/AIServingMnistOnnxModel.ipynb  
使用开源AI-Serving部署推理PMML和ONNX模型  
    https://blog.csdn.net/weixin\_45626901/article/details/105815440  
使用PMML部署机器学习模型  
    https://blog.csdn.net/weixin\_45626901/article/details/100733053  
ONNX--跨框架的模型中间表达框架  
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/41255090

3、其他(分布式模型训练)  
基于Hadoop分布式集群YARN模式下的TensorFlowOnSpark平台搭建  
    https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78604971