• 【Pytorch基础教程32】spark或dl模型部署（MLFlow/ONNX/Runtime/tensorflow serving）

    内容概况

    • 服务器上训练好模型后，需要将模型部署到线上，接受请求、完成推理并且返回结果。
    • 保存模型结构和参数最简单的是torch.save保存为checkpoint，但一般用于训练时记录过程，训练中断可以从上一次继续训练。
    • 模型部署的常见流水线是【深度学习框架】-》【中间表示】-》【推理引擎】。线上推理可以将模型转为onnx文件并（常用的中间表示）用onnxruntime进行推理；可以用多卡GPU部署（nlp中转onnx挺多坑，如自定义layer、部署不同机器时等）。
      • Pytorch框架自带对ONNX的支持，只需要构造一组随机的输入，并对模型调用。
    • 服务框架：
      • nlp需要预处理输入文本：flask+gunicorn
      • 搜广推：数值进 数值出 tensorflow serving
      • CV：可以试试OpenMMLag中的模型部署推理引擎
    • 增强模型的上线性能：
      • 响应时间和响应错误率
      • nlp模型的特征工程可以用多进程改进
      • 多卡GPU部署；将单条处理改为批处理：利用service_streamer库牺牲一定时延，将一定时间的一个批次送进模型处理

    文章目录

    一、Spark相关模型部署

    从数据采集开始，经历数据分析，数据变形，数据验证，数据拆分，训练，模型创建，模型验证，大规模训练，模型发布，到提供服务，监控和日志：
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    1.1 使用MLFlow

    import mlflow
from mlflow import spark
 with mlflow.start_run():
mlflow.spark.log_model(model, "sparkML-model")

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    [1] Model Prediction and Distribution with Spark
    [2] map rdd 得到Prediction
    [3] Leveraging Spark for Large Scale Deep Learning Data Preparation and Inference
    [4] MLeap documentation
    [5] Spark+Python ML库进行分布式预测
    [6] 将pytorch 模型嵌入到spark中进行大规模预测
    [7] [MMLSpark]使用Spark Serving将模型部署为实时的Web服务

    二、使用ONNX进行部署并推理

    深度学习的最终目的是要实现模型的部署以方便我们的生活和解决传统方法不能解决的问题。通常人们会将模型部署在手机端、开发板，嵌入式设备上，但是这些设备上由于框架的规模，环境依赖，算力的限制，我们无法直接使用训练好的权重进行推理，因此我们需要将得到的权重进行变换才能使我们的模型可以成功部署在上述设备上。而经过工业界和学术界多年的探索，出现了以下的模型部署pipeline：

    在这里插入图片描述

    将PyTorch训练好的模型转换为ONNX 格式，然后使用ONNX Runtime运行它进行推理：

    1. 模型部署的整体流程
    2. 使用torch.onnx进行模型格式的转化
    3. 使用ONNX Runtime进行模型推理
    4. 完整的官方代码解释

    2.1 ONNX和ONNX Runtime简介

    ONNX和ONNX Runtime的安装
    ONNX和ONNX Runtime作为python的一个包与其他包的安装方法相同，我们可以选择使用conda或者pip进行安装，只需要输入以下命令即可：

    # 激活虚拟环境
conda activate env_name # env_name换成环境名称
# 安装onnx
pip install onnx 
# 安装onnx runtime
pip install onnxruntime # 使用CPU进行推理
# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理

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    除此之外，我们还需要注意ONNX和ONNX Runtime之间的适配关系。我们可以访问ONNX Runtime的Github进行查看，链接地址如下：

    ONNX和ONNX Runtime的适配关系：https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Versioning.md

    当我们想使用GPU进行推理时，我们需要先将安装的onnxruntime卸载，再安装onnxruntime-gpu，同时我们还需要考虑ONNX Runtime与CUDA之间的适配关系，我们可以参考以下链接进行查看：

    ONNX Runtime和CUDA之间的适配关系：https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html

    （1）中间表示（ONNX格式）

    • ONNX官网：https://onnx.ai/
    • ONNX GitHub：https://github.com/onnx/onnx

    ONNX( Open Neural Network Exchange) 是 Facebook (现Meta) 和微软在2017年共同发布的，用于标准描述计算图的一种格式。ONNX通过定义一组与环境和平台无关的标准格式，使AI模型可以在不同框架和环境下交互使用，ONNX可以看作深度学习框架和部署端的桥梁，就像编译器的中间语言一样。由于各框架兼容性不一，我们通常只用 ONNX 表示更容易部署的静态图。

    硬件和软件厂商只需要基于ONNX标准优化模型性能，让所有兼容ONNX标准的框架受益。目前，ONNX主要关注在模型预测方面，使用不同框架训练的模型，转化为ONNX格式后，可以很容易的部署在兼容ONNX的运行环境中。目前，在微软，亚马逊 ，Facebook(现Meta) 和 IBM 等公司和众多开源贡献的共同维护下，ONNX 已经对接了下图的多种深度学习框架和多种推理引擎。

    （2）ONNX Runtime推理加速器

    • ONNX Runtime官网：https://www.onnxruntime.ai/
    • ONNX Runtime GitHub：https://github.com/microsoft/onnxruntime

    ONNX Runtime 是由微软维护的一个跨平台机器学习推理加速器，它直接对接ONNX，可以直接读取.onnx文件（不需要将.onnx文件转为其他格式的文件），使用ONNX runtime运行模型和进行推理。

    2.2 模型导出为ONNX

    （1）模型转换为ONNX格式

    在接下来的部分，我们将使用torch.onnx.export()把模型转换成 ONNX 格式的函数。模型导成onnx格式前，我们必须调用model.eval()或者model.train(False)以确保我们的模型处在推理模式下，避免因为dropout或batchnorm等运算符在推理和训练模式下的不同产生错误。

    import torch.onnx 
# 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnx
onnx_file_name = "xxxxxx.onnx"
# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型
model = torch_model
# 加载权重，将model.pth转换为自己的模型权重
# 如果模型的权重是使用多卡训练出来，我们需要去除权重中多的module. 具体操作可以见5.4节
model = model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
# 导出模型前，必须调用model.eval()或者model.train(False)
model.eval()
# dummy_input就是一个输入的实例，仅提供输入shape、type等信息 
batch_size = 1 # 随机的取值，当设置dynamic_axes后影响不大
dummy_input = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True) 
# 这组输入对应的模型输出
output = model(dummy_input)
# 导出模型
torch.onnx.export(model,        # 模型的名称
                  dummy_input,   # 一组实例化输入
                  onnx_file_name,   # 文件保存路径/名称
                  export_params=True,        #  如果指定为True或默认, 参数也会被导出. 如果你要导出一个没训练过的就设为 False.
                  opset_version=10,          # ONNX 算子集的版本，当前已更新到15
                  do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                  input_names = ['input'],   # 输入模型的张量的名称
                  output_names = ['output'], # 输出模型的张量的名称
                  # dynamic_axes将batch_size的维度指定为动态，
                  # 后续进行推理的数据可以与导出的dummy_input的batch_size不同
                  dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    
                                'output' : {0 : 'batch_size'}})


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    （2）ONNX模型的检验

    当上述代码运行成功后，我们会得到一个ONNX 模型文件。
    我们需要检测下我们的模型文件是否可用，通过onnx.checker.check_model()进行检验，具体方法如下：

    import onnx
# 我们可以使用异常处理的方法进行检验
try:
    # 当我们的模型不可用时，将会报出异常
    onnx.checker.check_model(self.onnx_model)
except onnx.checker.ValidationError as e:
    print("The model is invalid: %s"%e)
else:
    # 模型可用时，将不会报出异常，并会输出“The model is valid!”
    print("The model is valid!")

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    （3）ONNX可视化

    在将模型导出为onnx格式后，我们希望有个工具可以像Tensorboard一样可视化模型来观察每个节点的属性特征。随着Netron的出现，我们也可以实现onnx的可视化。

    • Netron下载网址：https://github.com/lutzroeder/netron

    在这里插入图片描述

    使用Netron进行可视化后，我们不仅能看到整体模型的架构，还能看到每一个节点的信息。在接下来的内容中我们将以Netron官方提供的squeezenet为例进行介绍。下面第一幅图截取自squeezenet网络，我们可以看到网络的整体流程和输入。

    在这里插入图片描述

    第二幅图显示了第一个Conv的信息包括kernel_size，strides，input，output等信息，同理当我们点击其他节点时也可以显示该节点的信息。

    在这里插入图片描述

    2.3 使用ONNX Runtime进行推理

    通过以上的操作，我们已经完成了PyTorch的模型到ONNX模型的转换，并通过Netron可视化和onnx.checker.check_model()检查了模型的正确性。在这一步，我们将使用ONNX Runtime运行一下转化后的模型，看一下推理后的结果。

    # 导入onnxruntime
import onnxruntime
# 需要进行推理的onnx模型文件名称
onnx_file_name = "xxxxxx.onnx"

# onnxruntime.InferenceSession用于获取一个 ONNX Runtime 推理器
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_file_name)  

# 构建字典的输入数据，字典的key需要与我们构建onnx模型时的input_names相同
# 输入的input_img 也需要改变为ndarray格式
ort_inputs = {'input': input_img} 
# 我们更建议使用下面这种方法,因为避免了手动输入key
# ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name:input_img}

# run是进行模型的推理，第一个参数为输出张量名的列表，一般情况可以设置为None
# 第二个参数为构建的输入值的字典
# 由于返回的结果被列表嵌套，因此我们需要进行[0]的索引
ort_output = ort_session.run(None,ort_inputs)[0]
# output = {ort_session.get_outputs()[0].name}
# ort_output = ort_session.run([output], ort_inputs)[0]


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    在上述的步骤中，有几个需要注意的点：

    1. PyTorch模型的输入为tensor，而ONNX的输入为array，因此我们需要对张量进行变换或者直接将数据读取为array格式，我们可以实现下面的方式进行张量到array的转化。
    def to_numpy(tensor):
    return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()

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    1. 输入的array的shape应该和我们导出模型的dummy_input的shape相同，如果图片大小不一样，我们应该先进行resize操作。
    2. run的结果是一个列表，需要进行索引操作才能获得array格式的结果。
    3. 在构建输入的字典时，需要注意字典的key应与导出ONNX格式设置的input_name相同，因此我们更建议使用上述的第二种方法构建输入的字典。

    2.4 模型部署实战

    1. 定义超分辨模型

    # 导入相关包
import io
import numpy as np
from torch import nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
import torch.onnx
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

# 定义超分辨网络
class SuperResolutionNet(nn.Module):
    def __init__(self, upscale_factor, inplace=False):
        super(SuperResolutionNet, self).__init__()

        self.relu = nn.ReLU(inplace=inplace)
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, (5, 5), (1, 1), (2, 2))
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 32, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.conv4 = nn.Conv2d(32, upscale_factor ** 2, (3, 3), (1, 1), (1, 1))
        self.pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(upscale_factor)

        self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.relu(self.conv3(x))
        x = self.pixel_shuffle(self.conv4(x))
        return x
    
	# 模型初始化
    def _initialize_weights(self):
        init.orthogonal_(self.conv1.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv2.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv3.weight, init.calculate_gain('relu'))
        init.orthogonal_(self.conv4.weight)

# 实例化模型
torch_model = SuperResolutionNet(upscale_factor=3)

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    2. 模型导出为ONNX格式

    model_url = 'https://s3.amazonaws.com/pytorch/test_data/export/superres_epoch100-44c6958e.pth'
batch_size = 1    # just a random number
# 加载预训练得到权重
map_location = lambda storage, loc: storage
if torch.cuda.is_available():
    map_location = None
torch_model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_url, map_location=map_location))

# 将模型设置为推理模式
torch_model.eval()
# Input to the model
x = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)
torch_out = torch_model(x)

# 导出模型
torch.onnx.export(torch_model,               # model being run
                  x,             # model input (or a tuple for multiple inputs)
                  "super_resolution.onnx",   # where to save the model (can be a file or file-like object)
                  export_params=True,        # store the trained parameter weights inside the model file
                  opset_version=10,   # the ONNX version to export the model to
                  do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization
                  input_names = ['input'],   # the model's input names
                  output_names = ['output'], # the model's output names
                  # variable length axes
                  dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    
                                'output' : {0 : 'batch_size'}})

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    3. 检验ONNX模型

    import onnx
# 我们可以使用异常处理的方法进行检验
try:
    # 当我们的模型不可用时，将会报出异常
    onnx.checker.check_model("super_resolution.onnx")
except onnx.checker.ValidationError as e:
    print("The model is invalid: %s"%e)
else:
    # 模型可用时，将不会报出异常，并会输出“The model is valid!”
    print("The model is valid!")

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    4. 使用ONNX Runtime进行推理

    import onnxruntime

ort_session = onnxruntime.InferenceSession("super_resolution.onnx")

# 将张量转化为ndarray格式
def to_numpy(tensor):
    return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()

# 构建输入的字典和计算输出结果
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(x)}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# 比较使用PyTorch和ONNX Runtime得出的精度
np.testing.assert_allclose(to_numpy(torch_out), ort_outs[0], rtol=1e-03, atol=1e-05)

print("Exported model has been tested with ONNXRuntime, and the result looks good!")

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    5. 进行实际预测并可视化

    from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 读取图片
img = Image.open("/cat_224x224.jpg")
# 对图片进行resize操作
resize = transforms.Resize([224, 224])
img = resize(img)

img_ycbcr = img.convert('YCbCr')
img_y, img_cb, img_cr = img_ycbcr.split()

to_tensor = transforms.ToTensor()
img_y = to_tensor(img_y)
img_y.unsqueeze_(0)
# 构建输入的字典并将value转换位array格式
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(img_y)}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
img_out_y = ort_outs[0]
img_out_y = Image.fromarray(np.uint8((img_out_y[0] * 255.0).clip(0, 255)[0]), mode='L')

# 保存最后得到的图片
final_img = Image.merge(
    "YCbCr", [
        img_out_y,
        img_cb.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
        img_cr.resize(img_out_y.size, Image.BICUBIC),
    ]).convert("RGB")

final_img.save("/cat_superres_with_ort.jpg")

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    三、使用tensorflow serving

    PMML 语言的表示能力还是比较有限的，还不足以支持复杂的深度学习模型结构。想要上线 TensorFlow 模型，我们就需要借助 TensorFlow 的原生模型服务模块，也就是 TensorFlow Serving 的支持。

    TensorFlow Serving 和 PMML 类工具的流程一致，它们都经历了模型存储、模型载入还原以及提供服务的过程。

    在具体细节上：TensorFlow 在离线把模型序列化，存储到文件系统，TensorFlow Serving 把模型文件载入到模型服务器，还原模型推断过程，对外以 HTTP 接口或 gRPC 接口的方式提供模型服务。
    在这里插入图片描述
    具体到项目中（上图）：可以在离线使用 TensorFlow 的 Keras 接口完成模型构建和训练，再利用 TensorFlow Serving 载入模型，用 Docker 作为服务容器，然后在 Jetty 推荐服务器中发出 HTTP 请求到 TensorFlow Serving，获得模型推断结果，最后推荐服务器利用这一结果完成推荐排序。

    这部分可以参考：
    [1] 深度学习模型部署的那些事儿
    文中提出三种常用方案：
    在这里插入图片描述

    四、推荐系统相关

    回顾推荐系统的几个步骤（以小hong书为例）：
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    下图第四点可以忽略。
    在这里插入图片描述
    上面的第三点，也可以使用开源的pslite，更常见的是tf-serving：
    在这里插入图片描述

    4.1 召回和精排的训练方式

    在这里插入图片描述

    4.2 业界常见问题

    （1）有时候出现：离线AUC高 在线CTR下降，分析原因：

    • 发生数据穿越
    • 数据分布不一致

    （2）在推荐系统架构中，包括推荐引擎、召回服务、频控服务、粗排服务、排序服务、机制服务。
    在这里插入图片描述
    架构流程图：
    在这里插入图片描述
    机器学习平台：
    在这里插入图片描述
    甚至还有参数服务器：
    在这里插入图片描述
    排序线上流程：
    在这里插入图片描述
    预估服务的开发流程：

    1、加载模型文件， 初始预估服务

    2、请求特征服务器，获取用户和商品的特征

    3、基于特征值去参数服务器中找出对应的向量

    4、拼接对应的向量后传入网络中进行预估

    5、返回预估分值

    4.3 广告和推荐系统部署机器学习模型的两种架构

    （1）预测函数上线

    在这里插入图片描述

    （2）预测结果上线

    在这里插入图片描述

    五、NLP模型部署

    参考：心法利器[46] | 模型部署的主要技术.叉烧哥

    六、风控领域模型开发和上线

    在这里插入图片描述
    注意：在特征筛选中，只要把握好了模型中最重要的几类筛查指标就能做好80%的特征筛选工作，比如变量描述统计（缺失率/唯一值/分布占比）、变量稳定性PSI、变量区分度IV，以及各个指标的筛选阈值等。

    更多参考：风控模型开发之两”最”问题

    七、运营人工控制的重排策略

    召回、粗排、重排的模型上线后，像头条还会需要进行运营人员的重排策略，保持用户对item的新鲜感。
    在这里插入图片描述
    像小hong书有多重重排策略：
    在这里插入图片描述

    Reference

    1. miscroft-将 PyTorch 训练模型转换为 ONNX
    2. pytorch- EXPORTING A MODEL FROM PYTORCH TO ONNX AND RUNNING IT USING ONNX RUNTIME
    3. ONNX tutorials
    4. https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch
    5. EXPORTING A MODEL FROM PYTORCH TO ONNX AND RUNNING IT USING ONNX RUNTIME（官方文档，附带cat超分辨率模型识别）
    6. https://github.com/lutzroeder/netron
    7. https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html?highlight=onnx#module-torch.onnx
    8. 用自己训练的resnet18模型进行推理
    9. onnxruntime官方文档：https://onnxruntime.ai/
    10. ONNX动态输入和动态输出问题
    11. ONNX系列四 — 使用ONNX使TensorFlow模型可移植
    12. 小某书：PyTorch模型部署实践
    13. https://www.bilibili.com/video/BV1d5411L7gB/?spm_id_from=autoNext&vd_source=3d707248207c841de4a64a0ffce83324
    14. pytorch实现加载保存查看checkpoint文件
    15. OpenMMLab和MMDeploy部署工具：https://zhuanlan.zhihu.com/p/477743341
    16. 从零开始的FM(2) pytorch实现ctr模型线上部署
    17. 【tensorlow】tensorflow-serving教程
    18. 广告和推荐系统部署机器学习模型的两种架构
    19. 王喆老师：如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上serving
    20. 干货 | 机器学习算法线上部署方法（基于xie程场景）
    21. https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd78533
    22. https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/architecture
    23. 推荐系统系列22：推荐系统提供Web服务的2种方式
    24. 使用Torchserve部署模型实战
    25. https://github.com/pytorch/serve
    26. 模型推理之服务化：Torch模型服务化
    27. 特征平台——feast
    28. https://docs.feast.dev/tutorials/tutorials-overview/driver-ranking-with-feast
    29. tensorflow serving官方文档
    30. pytorch torchserve官方文档
    31. Ray官方文档：Serving ML Models (Tensorflow, PyTorch, Scikit-Learn, others)
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