ML-For-Beginners无服务器计算：AWS Lambda与Azure Functions
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/ML-For-Beginners 无服务器计算（Serverless Computing）正在改变开发者构建和部署应用的方式，尤其在机器学习领域，它能显著降低基础设施管理成本并提升扩展性。本文将结合微软ML-For-Beginners课程中的实践项目，对比AWS Lambda与Azure Functions两大无服务器平台在机器学习模型部署中的应用。
无服务器计算与机器学习
无服务器计算允许开发者专注于代码编写而无需管理服务器，按实际执行时间付费，非常适合处理间歇性的机器学习推理请求。在ML-For-Beginners课程中，学生通过构建Web应用部署模型的实践（如3-Web-App模块），可进一步延伸至无服务器架构。
典型应用场景
- 模型推理API服务
- 定时数据预处理任务
- 事件触发的模型重训练
- 实时预测请求处理
AWS Lambda部署流程
AWS Lambda支持Python运行时，可直接部署Scikit-learn或TensorFlow模型。以下是与课程项目结合的部署步骤：
1. 模型序列化
使用Pickle将训练好的模型保存为文件，参考课程中2-Regression模块的模型持久化方法：
import pickle
with open('model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(model, f)
2. 创建Lambda函数
在AWS控制台创建Python 3.9运行时函数，上传模型文件与推理代码。函数结构如下：
import pickle
import json
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))
def lambda_handler(event, context):
# 解析输入数据
data = json.loads(event['body'])
# 模型预测
result = model.predict([data['features']])
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'prediction': result.tolist()})
}
3. API Gateway配置
通过API Gateway创建HTTP端点，将请求路由至Lambda函数，实现如课程3-Web-App/1-Web-App中的Web服务功能。
Azure Functions部署实践
作为微软生态的一部分，Azure Functions与ML-For-Beginners课程的集成更为紧密，特别是与Azure ML服务的联动。
1. 利用Azure ML模型注册
在课程9-Real-World模块中学习的模型管理流程，可直接对接Azure Functions：
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.from_config()
model = ws.models['pumpkin-price-predictor']
model.download(target_dir='.', exist_ok=True)
2. 创建函数应用
通过Azure Portal或Azure CLI创建函数应用，选择"HTTP触发器"模板，使用课程quiz-app中的类似请求处理逻辑：
import azure.functions as func
import pickle
import json
def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))
data = req.get_json()
prediction = model.predict([data['features']])
return func.HttpResponse(json.dumps(prediction.tolist()))
3. 部署与监控
使用Azure Functions Core Tools部署：
func azure functionapp publish ml-beginners-function
通过Azure Monitor查看函数执行情况，对应课程中9-Real-World/2-Debugging-ML-Models的模型监控内容。
平台对比与选型建议
| 特性 | AWS Lambda | Azure Functions |
|---|---|---|
| 冷启动时间 | 毫秒级 | 毫秒级，Python优化更佳 |
| 最大执行时间 | 15分钟 | 10分钟 |
| 并发限制 | 区域级默认1000 | 应用级默认200 |
| 与ML服务集成 | SageMaker | Azure ML无缝对接 |
| 课程相关资源 | 外部案例 | 3-Web-App直接延伸 |
选型建议
- 教育场景：优先选择Azure Functions，与课程Azure ML实践内容保持一致
- 多云架构：AWS Lambda提供更广泛的服务集成
- 成本敏感项目：两者均提供免费额度，可通过课程作业进行成本对比实验
扩展实践：无服务器模型监控
部署后需实现模型性能监控，可结合课程9-Real-World/1-Applications内容，使用无服务器函数定期运行模型评估：
# Azure Function定时触发示例
import azure.functions as func
import datetime
import logging
def main(mytimer: func.TimerRequest) -> None:
utc_timestamp = datetime.datetime.utcnow().replace(
tzinfo=datetime.timezone.utc).isoformat()
# 执行模型评估逻辑
evaluate_model_performance()
logging.info('Model evaluation completed at %s', utc_timestamp)
总结与后续学习
通过AWS Lambda与Azure Functions的对比实践，开发者可根据项目需求选择合适的无服务器平台。建议继续深入学习：
- ML-For-Beginners课程中的8-Reinforcement模块，探索强化学习模型的无服务器部署
- Azure Functions官方文档的机器学习部署指南
- AWS Lambda与SageMaker集成的高级案例
无服务器计算为机器学习应用提供了弹性扩展的理想平台，结合课程中的项目经验，开发者能够快速构建生产级的AI应用。
本文基于ML-For-Beginners课程内容扩展，更多实践代码可参考各模块的solution目录，如2-Regression/3-Linear/solution。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
