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字节跳动开源云原生机械学习平台 Klever

返回列表 来源:亚博yabovip88 发布日期:2021-11-17 07:23
 本文摘要:字节跳动基础架构团队基于火山引擎机械学习平台 Clever 及其富厚的行业落地履历,推出开源项目 Klever,以工程化的方式降低智能技术落地门槛,助力企业快速打造智能业务。作者: 陈军(字节跳动)公布:火山引擎云原生项目地址: github.com/kleveross近年来,智能技术岂论是在学术界还是工业界都取得了突破性希望。

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字节跳动基础架构团队基于火山引擎机械学习平台 Clever 及其富厚的行业落地履历,推出开源项目 Klever,以工程化的方式降低智能技术落地门槛,助力企业快速打造智能业务。作者: 陈军(字节跳动)公布:火山引擎云原生项目地址: github.com/kleveross近年来,智能技术岂论是在学术界还是工业界都取得了突破性希望。机械学习、深度学习开始在各行各业饰演重要角色:业务上,资助企业优化运营、提高效率、改善客户体验;治理上,到场后台自动化运营,完成数据处置惩罚和提取等任务。

然而,随着越来越多企业开始实验落地智能技术,一个严峻的问题也逐渐袒露出来:从算法技术选型到模型最终上线,这个历程涉及大量工程化任务对接。算法工程师们掌握着富厚的先进算法,但算法能力的实现通常离不开底层盘算资源和系统架构的支撑,如何实现从开发、模型训练、模型治理、模型服务全链路高效、敏捷、自动化治理,进而实现企业的智能化转型,仍是当前智能技术领域亟待解决的问题之一。开源机械学习平台 Klever针对上述问题,字节跳动基础架构团队多年来就智能技术的工程化问题举行了恒久探索。

2020 年,字节跳动旗下的数字服务与智能科技品牌火山引擎携我们的技术实践落地海内某金融机构,使其模型上线效率提升了 10 倍,GPU 资源使用率提高 50%,自主创新能力大幅提高。这类落地最佳实践让我们深刻认识到了智能技术对企业业务连续增长的重要性,也让我们相识到缺乏工程化工具已经成为当下企业应用智能技术的一大掣肘。为此, 我们决议推出开源机械学习平台 Klever。Klever 是一个支持 OCI(Open Container Initiative)尺度存储训练模型、支持在线模型服务部署的云原生机械学习平台。

算法科学家可以使用 Klever 举行 模型治理 、 模型剖析 、 模型转换 、 模型服务 ,它已经解决了智能技术落地流程中的如下问题:模型的治理和分发模型剖析和转换在线模型服务部署和治理同时,基于字节跳动在机械学习和云原生开源社区的技术积累,Klever 提供强大、通用的开源技术尺度,利便企业无缝迁移线上应用。未来,它还将进一步支持模型开发、模型训练等一系列智能模型开发和治理流程,降低技术落地门槛,助力企业快速打造智能业务、全面实现智能化转型。

Klever 概述系统架构Klever 有四个自研发的组件,并依赖三个开源组件:ormb :模型打包、解压、上传、下载工具(点击相识 ormb)model-registry :模型堆栈及模型服务 API 治理层modeljob-operator :ModelJob controller,治理模型剖析、模型转换任务klever-web :前端组件Istio :开源服务网格组件,模型服务通过 Istio 对外袒露模型服务地址,实现模型服务按内容分流和按比例分流Harbor :模型底层存储组件,对模型设置和模型文件举行分层存储Seldon Core :开源模型服务治理的 Seldon Deployment CRD 的 controller,通过 SeldonDeployment CR 实现模型服务的治理使用场景如前所述,现在机械学习平台 Klever 率先实现的是从模型堆栈到模型服务的自动化治理,详细来说,它可以支持以下两种应用场景:模型治理开发的模型在团队内外、公司内外通过 ormb + Harbor 举行治理和分发用户如果有现成的模型文件,可是不知道如何构建模型服务,那么可通过将模型导入系统,一键部署模型服务用户可导入模型,获取模型的输入输出等模型内部信息模型服务支持简朴模型服务和基于流量比例及内容分流的高级模型服务用户可通过构建自界说镜像的方式支持自界说模型服务支持 GPU 和 非 GPU 模式部署模型服务Klever 特性Klever 有三大特性。首先,通过与 Harbor 联合,它可以满足 OCI 尺度的模型堆栈治理,用户可以像使用 Docker 治理镜像一样治理机械学习模型。

其次,整个系统可通过容器化的方式部署在 Kubernetes 容器治理平台之上,用户无需治理模型剖析、模型转换、模型服务实际运行在哪台物理机之上,系统会自动调理和运行资源富足的机械,并在模型服务负载较高时自转动性伸缩。最后,由于机械学习在差别训练历程中往往使用差别的数据集,会发生差别的模型,Klever 支持多种模型服务运行时,可将发生的模型用于提供生产情况可用的在线服务。

模型治理ORMB 下令行治理ORMB 是 Klever 下的一个下令行治理工具子项目,可以像 Docker 治理镜像一样治理模型。它支持 OCI 尺度,可以对模型文件和模型属性举行分层存储治理。支持的下令类型:执行 ormb save 生存模型时,我们需要根据如下目录花样治理模型,其中 ormbfile.yaml 文件花样请参考 spec-v1alpha1.md模型剖析与转换Klever 通过自动 ModelJob CR 举行模型剖析和模型转换任务的治理,模型剖析任务需要设置模型的花样及模型的 URI,模型转换任务则需要设置模型源模型花样、目的模型花样及模型 URI。

模型剖析和转换的执行通过自界说剧本的方式实现,每种类型的模型剖析和模型转换任务都有对应的剧本,剧本在 github.com/kleveross/klever-model-registry/tree/master/scripts 下集中治理。剖析内容主要包罗 inputs、outputs、operators。

任务通过 status 的 message 和 phase 字段可以返回给用户任务当前执行的状态,并在异常时返回异常信息。模型拉取模型剖析和转换任务执行之前,需要将模型文件拉取到 Container 中并重新组织为模型服务器需要的目录花样,此历程通过扩展 ORMB 实现了一个 ormb-stororage-initializer 容器,该容器作为任务的 initContainer 存在,它将模型 pull & export 到 /mnt/input 目录下,模型剖析和转换任务的容器和 initContainer 共享 /mnt/input 挂载点使用下载的模型。支持的模型花样模型服务Klever 基于 Seldon-Core 实现模型服务,建立模型服务会首先建立一个 Seldon Deployment ,并在其 Init Container 中通过 ormb-storage-initializer 下载模型。

若模型为 PMML 花样,将使用 OpenScoring 镜像启动服务;若模型为其他 Triton Server 支持的模型花样,将使用 Triton Server 镜像启动服务.镜像中会自动通过 ormbfile.yaml 中的信息生成 Triton Server 所需要的 config.pbtxt 文件。模型推理运行时当前 Klever 已支持通过 Nvidia Triton Server 模型服务器部署深度学习模型服务,通过 OpenScoring 部署 PMML 花样的传统机械学习模型。我们还在完善对 Spark MLlib、MLFlow 及 XGBoost 模型服务器的支持,会在近期完成。

支持的模型花样SavedModelONNX GraphDefNetDefTensorRT with GPUTorchScriptPMML服务会见方式部署为模型服务之后,用户如何通过 API 接口举行模型服务的会见呢?对于 Nvidia Triton Server 渲染的模型服务,会见地址为: 对于 OpenScoring 渲染的模型服务,会见地址为:其中,servingName 为模型服务的名称,在建立模型服务的时候需要指定该名称。部署讲到这里,大家是否已经迫不及待地想安装和使用 Klever 了呢?Klever 提供一键部署安装的剧本,同时也支持详细的部署文档,你只需要有一个 Kubernetes 情况即可安装部署。

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RoadMap当前,在字节跳动内部,我们仍在基于各种实践完善云原生机械学习工程化平台的构建想法,富厚 Klever 的功效和内在。在外部市场,火山引擎推出的商业化版机械学习平台 Clever 已在金融、制造、零售、能源等行业拥有成熟的解决方案,为各行业头部客户业务的连续增长提供赋能,也为 Klever 开源提供重要实战履历。当前 Klever 仅支持模型文件及模型元数据的基本属性的存储和治理,以及支持在线模型服务的功效。

可是 Klever 的使命远不止于此,未来它将完成从训练到模型、再到模型服务的全链路治理。权限治理更完善的模型剖析和转换模型服务器支持 XGboost支持 MLflow支持 Spark MLlib支持推理图支持多种公布计谋,例如灰度公布、金丝雀公布等更完善的分流计谋边缘部署为了实现这一蓝图,我们在此呼吁开源社区开发者的气力, 接待更多志同道合的朋侪加入我们 !相关链接https://github.com/kleveross/ormbhttps://github.com/kleveross/klever-model-registryhttps://github.com/kleveross/klever-webhttps://github.com/istio/istiohttps://github.com/goharbor/harborhttps://github.com/SeldonIO/seldon-core作者:字节跳动基础架构泉源:微信民众号: K8sMeetup社区出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3ODAzMTMyNQ==&mid=2247488231&idx=1&sn=e8155a2be9135c5d88a011dc78c8d057。


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