Uber 机器学习平台的高速迭代实践

本文同步发表在伴鱼技术博客。

前言#

本文是「算法工程化实践选读」系列的第 3 篇，选读 Uber 在 2018 年 10 月发布的技术博客 Michelangelo PyML: Introducing Uber’s Platform for Rapid Python ML Model Development [1]。它介绍了 Uber 机器学习平台（以下简称平台）为了提高基于 Python 的迭代效率，而进行的一个有趣的演进。

性能 vs 迭代效率#

我们在 Uber 机器学习平台实践一文中提到，平台早期着重于提高模型训练和预测的性能，而较少考虑迭代效率。

因此，对于平台内置支持的模型（XGBoost、GLM、回归等），算法工程师可以很容易地使用平台进行超大规模训练、在线和离线预测。然而，对于平台尚未内置支持的模型，例如最新发表的研究成果（Google BERT 等），则必须等到平台在特征工程、模型训练、模型部署和模型服务等多个环节均支持该模型，才能开始模型的线上评估。

这就带来一个问题。如果工程师花费了很多力气，终于用 Java / Scala 在平台层面支持了新模型，而模型上线后，模型评估的结果不佳，需要弃用该模型，那么前面的功夫就就都白费了。

因此，平台希望提供一条捷径。允许算法工程师调用任意 Python 库实现模型，并快速上线模型开始评估。如果模型评估的结果理想，算法工程师再和平台工程师配合，将新模型集成到平台上，提供高并发、低延迟的服务。通过这个捷径进行的训练和预测任务，并不需要满足超大规模和超低延迟的需求，唯一重要的就是迭代效率。

PyML 应运而生。算法工程师在本地完成特征工程和模型训练后，可以调用 PyML API 进行模型部署和模型服务调用，快速开始模型的线上评估，大大缩短迭代周期。如下图所示，相比于更早期的平台，有 PyML 加持的平台更着重于灵活性和迭代效率。

下面，让我们看看算法工程师如何使用 PyML 上线一个简单的回归模型。

PyML 工作流#

第一步，算法工程师将训练所需的数据下载至本地，在 Jupyter Notebook 中使用任意 Python 库进行特征和标签的获取，以及模型的定义，并利用本地资源进行训练，得到训练好的模型 log_reg。

feature_columns = ...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_reg = LogisticRegression()
log_reg.fit(X_train, y_train)

第二步，保存模型的状态，存储在名为 prediction_model 的文件夹中。

!mkdir -p prediction_model
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(log_reg, 'prediction_model/weights.pkl')
import pickle
pickle.dump(feature_columns, open('prediction_model/feature_columns.pkl', 'wb'))

第三步，基于模型实现封装类，保存为 model.py。 scikit-learn 模型的封装类会继承 DataFrameModel ，在 predict 中返回 DataFrame；TensorFlow 和 PyTorch 模型的封装类会继承 TensorModel ，在 predict 中返回 Tensor。除了实现预测接口，封装类还需要在构造函数中载入前一步存储的模型状态。

%%writefile prediction_model/model.py
import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
from pyml.model.dataframe_model import DataFrameModel
from sklearn.externals import joblib
class LogisticRegressionModel(DataFrameModel):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegresstionModel, self).__init__()
        self.clf = joblib.load('weights.pkl')
        self.feature_columns = pickle.load(open('feature_columns.pkl', 'rb'))
    def predict(self, df):
        df['probability'] = self.clf.predict_proba(df[self.feature_columns])[:,0]
        return df

第四步，声明库依赖。

%%writefile prediction_model/requirements.txt
pandas
numpy
scipy
scikit-learn

第五步，从本地文件系统载入封装好的 PyML 模型。

from pyml import PyMLModel
pyml_model = PyMLModel(model_path='prediction_model/', model_name=example_prediction_model)

第六步，调用 upload_model 接口，创建 Docker image 并上传至模型仓库，由平台进行包括版本控制在内的模型管理。

from pyml import Client
client = Client()
model_id = client.upload_model(pyml_model)

第七步，调用 deploy_model 接口，部署模型服务。

client.deploy_model(model_id)

几秒钟后，一个 Docker 容器就位，里面运行了一个在线预测服务和一个内嵌的 Docker 容器。该内嵌容器内运行了模型服务。

至此，算法工程师完成了模型上线的过程。此时，可以调用 predict_online 接口，发送预测请求。

# Online prediction
X = ...
y = client.predict_online(model_id, X)

也可以调用 predict_offline 接口，该接口启动一个容器化的 PySpark 工作流，从指定数据源读取数据，并将预测结果批量写入指定的表。

# Offline prediction
DESTINATION_TABLE = 'example.predictions'
SOURCE_DATA_QUERY = """SELECT * FROM exmple.data"""
batch_job = client.predict_offline(model_id, SOURCE_DATA_QUERY, DESTINATION_TABLE)
assert batch_job.wait() == 'success'

最后，算法工程师在平台上，使用与评估非 PyML 模型一样的流程，对 PyML 模型进行评估，针对性地调整模型。在确定模型可行后，才开始着手在平台层面对模型进行支持，随后将模型从 PyML 迁移到平台上。

总结#

初代 Michelangelo 平台在「高性能还是高速迭代」之间选择了高性能。补充了 PyML 的新生代平台说，「我全都要」。

参考文献#

[1] Michelangelo PyML: Introducing Uber’s Platform for Rapid Python ML Model Development. https://eng.uber.com/michelangelo-pyml/

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