69、大规模训练和部署TensorFlow模型

大规模训练和部署TensorFlow模型

在机器学习领域，训练出一个能做出出色预测的模型只是第一步，将模型投入生产使用才是关键。本文将详细介绍如何使用TF Serving和Vertex AI来部署TensorFlow模型，以及如何加速模型训练等内容。

1. 模型部署的重要性和挑战

当你拥有一个训练好的TensorFlow模型后，将其投入生产使用是必不可少的步骤。这可能只是简单地在一批数据上运行模型，或者编写一个脚本每晚运行该模型。但实际情况往往更为复杂，基础设施的各个部分可能需要在实时数据上使用该模型，这时就需要将模型封装在一个Web服务中，以便基础设施的任何部分都能通过简单的REST API（或其他协议）随时查询模型。

随着时间的推移，你需要定期使用新数据重新训练模型，并将更新后的版本推送到生产环境。这就需要处理模型版本控制，确保从一个模型版本平稳过渡到下一个版本，在出现问题时可能需要回滚到上一个版本，甚至可能需要并行运行多个不同的模型进行A/B测试。

此外，如果你的产品取得成功，服务可能会每秒收到大量查询（QPS），因此服务必须能够扩展以支持负载。同时，如果训练数据量大且模型计算密集，训练时间可能会过长，这会影响产品对变化的快速适应能力，也会阻碍你尝试新想法。

2. 使用TF Serving部署模型

TF Serving是一个高效且经过实战检验的模型服务器，用C++编写。它可以承受高负载，服务多个版本的模型，并监控模型仓库以自动部署最新版本。下面将详细介绍使用TF Serving部署模型的步骤。

2.1 导出SavedModels

假设你使用Keras训练了一个MNIST模型，要将其部署到TF Serving，首先需要将模型导出为SavedModel格式。以下是具体代码：

from pathlib import Path
import tensorflow as tf
X_train, X_valid, X_test = [...]  # 加载并拆分MNIST数据集
model = [...]  # 构建并训练MNIST模型（也处理图像预处理）
model_name = "my_mnist_model"
model_version = "0001"
model_path = Path(model_name) / model_version
model.save(model_path, save_format="tf")

通常，将所有预处理层包含在导出的最终模型中是个好主意，这样模型在部署到生产环境后可以直接处理自然形式的数据，避免在使用模型的应用程序中单独处理预处理步骤。

需要注意的是，SavedModel保存的是计算图，因此只能用于完全基于TensorFlow操作的模型，不包括 tf.py_function() 操作，因为它封装了任意Python代码。

可以使用TensorFlow自带的 saved_model_cli 命令行界面来检查导出的模型：

$ saved_model_cli show --dir my_mnist_model/0001

输出结果如下：

The given SavedModel contains the following tag-sets:
'serve'

SavedModel包含一个或多个元图（metagraph），元图是一个计算图加上一些函数签名定义，包括其输入和输出的名称、类型和形状。每个元图由一组标签标识。当使用Keras模型的 save() 方法保存模型时，它会保存一个标记为 "serve" 的单个元图。

进一步检查 "serve" 标签集：

$ saved_model_cli show --dir 0001/my_mnist_model --tag_set serve

输出结果如下：

The given SavedModel MetaGraphDef contains SignatureDefs with these keys:
SignatureDef key: "__saved_model_init_op"
SignatureDef key: "serving_default"

这个元图包含两个签名定义：一个初始化函数 "__saved_model_init_op" ，以及一个默认的服务函数 "serving_default" 。当保存Keras模型时，默认的服务函数是模型的 call() 方法，用于进行预测。

再进一步获取服务函数的详细信息：

$ saved_model_cli show --dir 0001/my_mnist_model --tag_set serve \
                       --signature_def serving_default

输出结果如下：

The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
  inputs['flatten_input'] tensor_info:
      dtype: DT_UINT8
      shape: (-1, 28, 28)
      name: serving_default_flatten_input:0
The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
  outputs['dense_1'] tensor_info:
      dtype: DT_FLOAT
      shape: (-1, 10)
      name: StatefulPartitionedCall:0
Method name is: tensorflow/serving/predict

可以看到，函数的输入名为 "flatten_input" ，输出名为 "dense_1" ，这对应于Keras模型的输入和输出层名称，同时还能看到输入和输出数据的类型和形状。

2.2 安装和启动TensorFlow Serving

有多种方法可以安装TF Serving，例如使用系统的包管理器、使用Docker镜像、从源代码安装等。由于Colab运行在Ubuntu上，可以使用Ubuntu的 apt 包管理器进行安装：

url = "https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt"
src = "stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal"
!echo 'deb {url} {src}' > /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list
!curl '{url}/tensorflow-serving.release.pub.gpg' | apt-key add -
!apt update -q && apt-get install -y tensorflow-model-server
%pip install -q -U tensorflow-serving-api

上述代码首先将TensorFlow的包仓库添加到Ubuntu的包源列表中，然后下载TensorFlow的公共GPG密钥并添加到包管理器的密钥列表中，以便验证TensorFlow包的签名。接着使用 apt 安装 tensorflow-model-server 包，最后安装 tensorflow-serving-api 库，用于与服务器通信。

接下来启动服务器，启动命令需要基模型目录的绝对路径，将其保存到 MODEL_DIR 环境变量中：

import os
os.environ["MODEL_DIR"] = str(model_path.parent.absolute())

然后启动服务器：

%%bash --bg
tensorflow_model_server \
     --port=8500 \
     --rest_api_port=8501 \
     --model_name=my_mnist_model \
     --model_base_path="${MODEL_DIR}" >my_server.log 2>&1

在Jupyter或Colab中， %%bash --bg 魔法命令将单元格作为bash脚本在后台运行， >my_server.log 2>&1 将标准输出和标准错误重定向到 my_server.log 文件。

2.3 在Docker容器中运行TF Serving

如果你在自己的机器上运行笔记本并且已经安装了Docker，可以在终端中运行以下命令下载TF Serving镜像：

$ docker pull tensorflow/serving

在Docker容器中启动服务器的命令如下：

$ docker run -it --rm -v "/path/to/my_mnist_model:/models/my_mnist_model" \
    -p 8500:8500 -p 8501:8501 -e MODEL_NAME=my_mnist_model tensorflow/serving

以下是各命令行选项的含义：
| 选项 | 含义 |
| ---- | ---- |
| -it | 使容器具有交互性（可以按 Ctrl-C 停止）并显示服务器的输出 |
| --rm | 停止容器时删除容器，避免机器上残留中断的容器，但不删除镜像 |
| -v "/path/to/my_mnist_model:/models/my_mnist_model" | 使主机的 my_mnist_model 目录在容器的 /models/mnist_model 路径下可用，需将 /path/to/my_mnist_model 替换为该目录的绝对路径，在Windows上主机路径使用 \ ，容器路径使用 / |
| -p 8500:8500 | 使Docker引擎将主机的TCP端口8500转发到容器的TCP端口8500，TF Serving默认使用该端口提供gRPC API服务 |
| -p 8501:8501 | 将主机的TCP端口8501转发到容器的TCP端口8501，Docker镜像默认使用该端口提供REST API服务 |
| -e MODEL_NAME=my_mnist_model | 设置容器的 MODEL_NAME 环境变量，让TF Serving知道要服务的模型，默认会在 /models 目录中查找模型并自动服务最新版本 |
| tensorflow/serving | 要运行的镜像名称 |

以下是使用TF Serving部署模型的流程图：

graph TD;
    A[训练MNIST模型] --> B[导出为SavedModel];
    B --> C[安装TF Serving];
    C --> D[启动TF Serving];
    D --> E[在Docker容器中运行TF Serving];
    E --> F[查询TF Serving];

2.4 查询TF Serving

服务器启动并运行后，可以通过REST API和gRPC API查询模型。

2.4.1 通过REST API查询TF Serving

首先创建查询，查询必须包含要调用的函数签名名称和输入数据。由于请求必须使用JSON格式，需要将输入图像从NumPy数组转换为Python列表：

import json
X_new = X_test[:3]  # 假设有3个新的数字图像要分类
request_json = json.dumps({
    "signature_name": "serving_default",
    "instances": X_new.tolist(),
})

然后使用 requests 库通过HTTP POST请求将请求发送到TF Serving：

import requests
server_url = "http://localhost:8501/v1/models/my_mnist_model:predict"
response = requests.post(server_url, data=request_json)
response.raise_for_status()  # 出现错误时抛出异常
response = response.json()

如果一切顺利，响应应该是一个包含单个 "predictions" 键的字典，将对应的预测列表转换为NumPy数组并将其中的浮点数四舍五入到小数点后两位：

import numpy as np
y_proba = np.array(response["predictions"])
y_proba.round(2)

REST API简单易用，适用于输入和输出数据量不大的情况。但它基于JSON，文本格式较为冗长，在传输大型NumPy数组时会导致高延迟和高带宽使用。

2.4.2 通过gRPC API查询TF Serving

gRPC API期望输入为序列化的 PredictRequest 协议缓冲区，并输出序列化的 PredictResponse 协议缓冲区。以下是创建请求的代码：

from tensorflow_serving.apis.predict_pb2 import PredictRequest
request = PredictRequest()
request.model_spec.name = model_name
request.model_spec.signature_name = "serving_default"
input_name = model.input_names[0]  # == "flatten_input"
request.inputs[input_name].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(X_new))

然后发送请求并获取响应：

import grpc
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
predict_service = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
response = predict_service.Predict(request, timeout=10.0)

最后将 PredictResponse 协议缓冲区转换为张量：

output_name = model.output_names[0]  # == "dense_1"
outputs_proto = response.outputs[output_name]
y_proba = tf.make_ndarray(outputs_proto)

运行上述代码并打印 y_proba.round(2) ，将得到与之前相同的估计类概率。当传输大量数据或对延迟要求较高时，gRPC API是更好的选择，因为它使用紧凑的二进制格式和基于HTTP/2帧的高效通信协议。

2.5 部署新模型版本

要部署新的模型版本，只需创建一个新的模型版本并将其导出为SavedModel：

model = [...]  # 构建并训练新的MNIST模型版本
model_version = "0002"
model_path = Path(model_name) / model_version
model.save(model_path, save_format="tf")

TF Serving会定期检查模型目录以查找新的模型版本。如果找到新版本，它会自动处理平稳过渡：默认情况下，它会使用上一个模型版本回答未完成的请求（如果有），同时使用新版本处理新请求。当所有未完成的请求都得到回答后，上一个模型版本将被卸载。

如果SavedModel在 assets/extra 目录中包含一些示例实例，可以配置TF Serving在开始使用新模型服务请求之前先在这些实例上运行该模型，这称为模型预热，可以确保一切正确加载，避免第一个请求的响应时间过长。

TF Serving还具有自动批处理功能，可以在启动时使用 --enable_batching 选项激活。当TF Serving在短时间内收到多个请求时，它会自动将它们批量处理，利用GPU的能力显著提高性能。

如果预计每秒会收到大量查询，可能需要在多个服务器上部署TF Serving并进行负载均衡。可以使用Kubernetes等工具简化跨多个服务器的容器编排。如果不想购买、维护和升级硬件基础设施，可以使用云平台上的虚拟机，如Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform等。在后续内容中，我们将介绍如何使用Vertex AI在云端服务模型。

3. 使用Vertex AI在云端服务模型

如果不想自己管理硬件基础设施、容器编排、TF Serving配置等繁琐事务，可以选择使用云平台的服务。Vertex AI是一个不错的选择，它是目前唯一支持TPU的平台，支持TensorFlow 2、Scikit - Learn和XGBoost，并且提供了一套不错的AI服务。

以下是使用Vertex AI服务模型的大致步骤：
1. 准备模型 ：将训练好的模型导出为SavedModel格式，这一步与前面使用TF Serving时的操作相同。
2. 上传模型到Vertex AI ：在Vertex AI的控制台或使用相应的API将SavedModel上传到指定的存储位置。
3. 创建端点 ：在Vertex AI中创建一个端点，用于接收客户端的请求。
4. 部署模型到端点 ：将上传的模型部署到创建的端点上。
5. 查询模型 ：通过REST API或gRPC API向端点发送请求，获取模型的预测结果。

Vertex AI提供了图形化界面和API两种方式来完成上述操作，对于不熟悉编程的用户，图形化界面更加友好；而对于开发者来说，使用API可以实现自动化部署和管理。

4. 加速模型训练

在机器学习中，如果训练数据量大且模型计算密集，训练时间可能会非常长，这会影响产品的快速迭代和新想法的实验。以下是一些加速模型训练的方法：

4.1 使用硬件加速器

• GPU（图形处理单元） ：GPU具有大量的计算核心，适合并行计算，能够显著加速深度学习模型的训练。许多深度学习框架都支持使用GPU进行计算，如TensorFlow、PyTorch等。在TensorFlow中，只需要安装相应的GPU版本，并确保系统中安装了正确的GPU驱动和CUDA库，就可以自动使用GPU进行训练。
• TPU（张量处理单元） ：TPU是Google专门为深度学习设计的硬件加速器，具有更高的计算效率和更低的能耗。Vertex AI支持使用TPU进行模型训练，通过简单的配置就可以在TPU上运行模型。

4.2 分布式训练

可以在多个机器上同时训练模型，每个机器配备多个硬件加速器，以进一步加速训练过程。TensorFlow提供了简单而强大的分布式策略API，使得分布式训练变得容易。以下是一个使用 tf.distribute.MirroredStrategy 进行分布式训练的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建分布式策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在策略范围内构建模型
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

# 加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

tf.distribute.MirroredStrategy 会在多个GPU上复制模型，并同步更新模型的参数，从而实现并行训练。

5. 部署模型到其他平台

除了使用TF Serving和Vertex AI服务模型，还可以将模型部署到移动应用、嵌入式设备和Web应用中。

5.1 部署到移动应用

可以使用TensorFlow Lite将TensorFlow模型转换为适合移动设备的格式。TensorFlow Lite是一个轻量级的深度学习框架，专门用于在移动和嵌入式设备上运行模型。以下是将Keras模型转换为TensorFlow Lite模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载Keras模型
model = tf.keras.models.load_model('my_mnist_model/0001')

# 创建转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)

# 转换模型
tflite_model = converter.convert()

# 保存转换后的模型
with open('my_mnist_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

在移动应用中，可以使用TensorFlow Lite的SDK加载和运行转换后的模型。

5.2 部署到嵌入式设备

与部署到移动应用类似，也可以使用TensorFlow Lite将模型部署到嵌入式设备上。嵌入式设备通常资源有限，TensorFlow Lite的轻量级特性可以确保模型在这些设备上高效运行。

5.3 部署到Web应用

可以使用TensorFlow.js将TensorFlow模型部署到Web应用中。TensorFlow.js是一个用于在浏览器和Node.js中运行深度学习模型的JavaScript库。以下是将Keras模型转换为TensorFlow.js格式的示例代码：

import tensorflow as tf
import tensorflowjs as tfjs

# 加载Keras模型
model = tf.keras.models.load_model('my_mnist_model/0001')

# 转换模型
tfjs.converters.save_keras_model(model, 'web_model')

在Web应用中，可以使用TensorFlow.js的API加载和运行转换后的模型。

6. 总结

本文详细介绍了如何大规模训练和部署TensorFlow模型。首先，介绍了使用TF Serving部署模型的完整流程，包括导出SavedModel、安装和启动TF Serving、在Docker容器中运行TF Serving、通过REST API和gRPC API查询模型以及部署新模型版本等内容。然后，介绍了使用Vertex AI在云端服务模型的方法，以及加速模型训练的策略，如使用硬件加速器和分布式训练。最后，探讨了将模型部署到移动应用、嵌入式设备和Web应用的方法。

通过合理选择部署方式和加速训练的方法，可以提高模型的性能和可用性，满足不同场景下的需求。无论是小型项目还是大型企业级应用，都可以根据实际情况选择合适的技术和工具，实现高效的模型训练和部署。

以下是一个总结本文主要内容的表格：
| 内容 | 详细信息 |
| ---- | ---- |
| 模型部署 | 使用TF Serving和Vertex AI，包括导出模型、安装服务、查询模型、部署新版本等步骤 |
| 加速训练 | 使用GPU、TPU等硬件加速器，以及分布式训练策略 |
| 其他部署平台 | 移动应用（TensorFlow Lite）、嵌入式设备（TensorFlow Lite）、Web应用（TensorFlow.js） |

以下是整个模型训练和部署流程的流程图：

graph LR;
    A[训练模型] --> B[导出为SavedModel];
    B --> C{选择部署方式};
    C -->|TF Serving| D[安装和启动TF Serving];
    C -->|Vertex AI| E[上传模型到Vertex AI];
    D --> F[查询TF Serving];
    E --> G[创建端点并部署模型];
    G --> H[查询Vertex AI模型];
    B --> I[转换为其他格式];
    I -->|TensorFlow Lite| J[部署到移动/嵌入式设备];
    I -->|TensorFlow.js| K[部署到Web应用];
    A --> L[加速训练];
    L -->|硬件加速器| M[GPU/TPU];
    L -->|分布式训练| N[使用分布式策略];

希望本文能帮助你更好地理解和掌握TensorFlow模型的大规模训练和部署技术，让你的机器学习项目更加高效和成功。