机器学习算法线上部署方法

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我是靠谱客的博主英俊火，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习算法线上部署方法，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

本文由携程技术中心投递，ID：ctriptech。作者：潘鹏举，携程酒店研发BI经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化，专注于算法实践和应用。

我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。

这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。

首先在训练模型的工具上，一般三个模型训练工具，Spark、R、Python。这三种工具各有千秋，以后有时间，我写一下三种工具的使用心得。针对不同的模型使用场景，为了满足不同的线上应用的要求，会用不同的上线方法。

一、总结来说，大体会区分这三种场景，请大家对号入座，酌情使用

如果是实时的、小数据量的预测应用，则采用的SOA调用Rserve或者python-httpserve来进行应用；这种应用方式有个缺点是需要启用服务来进行预测，也就是需要跨环境，从Java跨到R或者Python环境。对于性能，基本上我们用Rserver方式，针对一次1000条或者更少请求的预测，可以控制95%的结果在100ms内返回结果，100ms可以满足工程上的实践要求。更大的数据量，比如10000/次，100000/次的预测，我们目前评估下来满足不了100ms的要求，建议分批进行调用或者采用多线程请求的方式来实现。
如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类；
如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2中方式，可以简单的使用Rscript x.R或者python x.py的方式来进行预测。使用这种方式需要一个调度工具，如果公司没有统一的调度工具，你用shell的crontab做定时调用就可以了。

以上三种做法，都会用SOA里面进行数据处理和变换，只有部分变换会在提供的Function或者类进行处理，一般性都建议在SOA里面处理好，否则性能会变慢。

大概场景罗列完毕，简要介绍一下各不同工具的线上应用的实现方式。

二、如何转换PMML，并封装PMML

大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见：

jpmml的说明文档：GitHub - jpmml/jpmml-evaluator: Java Evaluator API for PMML；
Java调用PMML的范例（PPJUtils/java/pmml at master · pjpan/PPJUtils · GitHub），此案例是我们的工程师写的范例，大家可以根据此案例进行修改即可；
Jpmml支持的转换语言，主流的机器学习语言都支持了，深度学习类除外；
从下图可以看到，它支持R、python和spark、xgboost等模型的转换，用起来非常方便。

三、接下来说一下各个算法工具的工程实践

1.python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。

python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess转换成PMML，所以调用起来很方便；
特别需要注意的是：缺失值的处理会影响到预测结果，大家可以可以看一下；
用PMML方式预测，模型预测一条记录速度是1ms，可以用这个预测来预估一下根据你的数据量，整体的速度有多少。

2.R模型上线-这块我们用的多，可以用R model转换PMML的方式来实现。

这里我介绍另一种的上线方式：Rserve。具体实现方式是：用SOA调用Rserve的方式去实现，我们会在服务器上部署好R环境和安装好Rserve，然后用JAVA写好SOA接口，调用Rserve来进行预测；

java调用Rserve方式见网页链接：Rserve - Binary R server；
centos的Rserve搭建方法见：centos -Rserve的搭建，这里详细描述了Rserve的搭建方式。

Rserve方式可以批量预测，跟PMML的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快；用Rserve上线的文件只需要提供两个：

模型结果文件（XX.Rdata）；
预测函数（Pred.R）。

Rserve_1启动把模型结果(XX.Rdata)常驻内存。预测需要的输入Feature都在Java里定义好不同的变量，然后你用Java访问Rserve_1，调用Pred.R进行预测，获取返回的List应用在线上。最后把相关的输入输出存成log进行数据核对。

Pred.R <- function(x1,x2,x3){
data <- cbind(x1,x2,x3)
# feature engineering
score <- predict(modelname, data, type = 'prob')
return(list(score))
}

3.Spark模型上线-好处是脱离了环境，速度快。

Spark模型的上线就相对简单一些，我们用scala训练好模型（一般性我们都用xgboost训练模型）然后写一个Java Class，直接在JAVA中先获取数据，数据处理，把处理好的数据存成一个数组，然后调用模型Class进行预测。模型文件也会提前load在内存里面，存在一个进程里面，然后我们去调用这个进程来进行预测。所以速度蛮快的。

Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；
我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用，大家可以参考一下：Spark加载PMML进行预测。

四、只用Linux的Shell来调度模型的实现方法-简单粗暴

因为有些算法工程师想快速迭代，把模型模拟线上线看一下效果，所以针对离线预测的模型形式，还有一种最简单粗暴的方法，这种方法开发快速方便，具体做法如下：

写一下R的预测脚本，比如predict.R，是你的主预测的模型；
然后用shell封装成xx.sh，比如predict.sh，shell里面调用模型，存储数据；

predict.sh的写法如下：

# 数据导出
data_filename = xxx
file_date = xxx
result = xxx
updatedt = xxx
cd path
hive -e "USE tmp_xxxdb;SELECT * FROM db.table1;" > ${data_filname};
# R脚本预测
Rscript path/predict.R  $file_date
if [ $? -ne 0 ]
then 
echo "Running RScript Failure"
fi
# R预测的结果导入Hive表
list1="use tmp_htlbidb;
load data local inpath 'path/$result'
overwrite into table table2 partition(dt='${updatedt}');"
hive -e "$list1"

最后用Crontab来进行调度，很简单，如何设置crontab，度娘一下就好了。

>crontab -e
-------------------------
### 每天5点进行预测模型；
0 5 * * * sh predict.sh

五、说完了部署上线，说一下模型数据流转的注意事项

区分offline和realtime数据，不管哪种数据，我们根据key和不同的更新频次，把数据放在redis里面去，设置不同的key和不同的过期时间；
大部分redis数据都会存放两个批次的数据，用来预防无法取到最新的数据，则用上一批次的数据来进行填充；
针对offline数据，用调度工具做好依赖，每天跑数据，并生成信号文件让redis来进行读取；
针对realtime数据，我们区分两种类型，一种是历史+实时，比如最近30天的累计订单量，则我们会做两步，第一部分是D+1之前的数据，存成A表，今天产生的实时数据，存储B表，A和B表表结构相同，时效性不同；我们分别把A表和B表的数据放在Redis上去，然后在SOA里面对这两部分数据实时进行计算；
模型的输入输出数据进行埋点，进行数据跟踪，一是用来校验数据，二来是用来监控API接口的稳定性，一般性我们会用ES来进行log的查看和性能方面的监控；
任何接口都需要有容灾机制，如果接口超时，前端需要进行容灾，立即放弃接口调用数据，返回一个默认安全的数值，这点对于工程上非常重要。

以上就是我们在模型部署的经验分享，欢迎大家来找我一起探讨相关工程上的最佳实践。