38、机器学习模型训练与部署全流程解析

机器学习模型训练与部署全流程解析

1. 机器学习流水线概述

在机器学习生产环境中，流水线是将多个步骤按顺序组织起来完成特定任务的有效方式。使用流水线有诸多好处，比如可重复使用、能容器化并以异步批处理作业运行、可分布在多个计算实例上执行，还能对任务执行状态和结果进行跟踪记录。

机器学习的端到端生产流水线主要包括数据处理、模型训练、部署和服务等环节。本文重点聚焦于训练、部署和服务这几个部分。

2. 模型训练数据投喂

模型投喂是训练流水线中的关键环节，下面详细介绍其相关内容。

2.1 模型投喂流程

模型投喂过程主要涉及数据流水线和训练方法之间的交互，具体步骤如下：
1. 数据流水线从训练数据源中提取并准备示例数据。
2. 模型投喂器向数据流水线请求准备好的示例数据。
3. 模型投喂器接收请求的示例数据。
4. 模型投喂器将接收到的示例数据组装成批量格式用于训练。
5. 训练方法按顺序将批量数据输入模型。
6. 每次批量数据输入后计算损失。
7. 通过反向传播更新模型权重。

模型投喂器位于数据流水线和训练函数之间，可能成为训练过程中的 I/O 瓶颈。因此，要确保投喂器生成批量数据的速度与训练方法消耗数据的速度相匹配。在生产环境中，模型投喂器通常是多线程的，以提高效率。

2.2 顺序训练的模型投喂器

顺序训练的模型投喂器使用共享内存和 FIFO 队列，具体步骤如下：
1. 为模型投喂器预留共享内存区域，用于存储两个或更多批量数据。
2. 在共享内存中实现 FIFO 队列。