在 AWS 上部署机器学习模型

引言

部署机器学习 (ML) 模型涉及将训练好的模型从开发环境迁移到生产环境，以便它可以自动化决策或实时生成预测。这一环节对于将理论模型转化为能影响企业决策的实用工具至关重要。

选择合适的模型、确认其满足性能和可扩展性规范，并将其与现有系统集成，是机器学习模型部署的关键要素。部署环境必须满足模型的计算要求，并且必须具备可扩展性以满足需求。另一个重要因素是安全性，这需要强大的保护措施来保护模型及其处理的数据。

使用 Amazon Web Services Lambda 进行无服务器计算部署，或使用 SageMaker 进行模型训练、部署和扩展，可以简化机器学习模型的交付过程。AWS 提供强大的基础设施，简化了模型在生产环境中可靠运行的流程。它还提供灵活性、适应性和集成监控系统。

AWS 机器学习概述

Amazon Web Services (AWS) 是领先的云平台之一，提供广泛的服务和工具，支持机器学习 (ML) 的各个阶段。AWS 的可扩展基础设施、强大的分析功能和定制化服务，使得在云中构建、训练和部署人工智能模型更加容易。

AI/ML 的重要 Amazon 服务

• Amazon SageMaker

AWS 最强大的机器学习服务 SageMaker 提供了一个完全托管的环境，用于创建、训练和部署机器学习模型。它集成了数据标注、模型调优和部署等功能，并支持 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架，从而简化了机器学习流程。

• AWS Lambda

Lambda 允许开发者为机器学习模型部署无服务器环境，并可以根据传入的请求动态扩展其执行。这对于需要最低延迟的轻量级推理任务非常理想。

• Amazon EC2

EC2 的虚拟机可以根据机器学习应用程序的特定需求进行定制。它提供了多种实例类型，包括针对计算密集型训练程序的 GPU 优化实例。

• Amazon S3

S3 是一种可扩展的存储服务，用于存储和检索机器学习操作所需的大型数据集、模型构件和其他资源。它与更多 AWS 服务深度集成，确保数据的高效处理和管理。

• Amazon Glue

Glue 是一种完全托管的提取、转换和加载 (ETL) 服务，提供用于分析和机器学习的数据转换和准备。它自动化了大部分数据准备过程，有助于在将数据提供给机器学习模型之前进行清理和规范化。

如何使用 AWS 部署机器学习模型

• 设置您的环境

由于所有机器学习部署都将在 AWS 服务中进行，首先请确保您拥有一个 AWS 账户。创建计费提醒以密切关注费用，避免意外开销。接下来，在您的本地计算机上安装并配置 AWS 命令行界面 (CLI)，并使用您的 AWS 登录凭据进行设置。通过这种配置，您可以使用终端与 AWS 服务进行交互。此外，请确保您已安装 Docker 和 Python 等关键技术，因为它们是模型部署和创建所必需的。

• 选择正确的 AWS 服务

可以使用多种 AWS 服务来部署机器学习模型，每种服务都适合特定的用例。AWS SageMaker 是一个功能丰富的解决方案，可以管理和部署模型，并进行训练。AWS Lambda 是无服务器部署的绝佳选择，特别是对于需要低延迟推理的小型模型。如果您的偏好是容器化环境，您可以使用 Amazon ECS 或 EKS 来部署模型。这些服务能够跨多个实例扩展容器。另一个选择是 Amazon Elastic Beanstalk，它为部署 Web 应用程序和机器学习模型提供了用户友好的环境。

• 准备您的机器学习模型

在部署之前，您需要准备好您的模型。这包括使用 Scikit-learn、PyTorch 或 TensorFlow 等流行框架来训练您的模型。如果需要更强的计算能力，您可以在本地完成这项任务，或使用 SageMaker。训练完成后，将您的模型以正确的格式 (.Pkl for Scikit-learn, or .H5 for TensorFlow) 保存。确保您的模型已进行推理优化，因为这对于部署后的性能至关重要。

• 将数据和模型传输到 Amazon S3

与模型相关的数据及其构件通常存储在 Amazon S3 (Simple Storage Service) 中。首先，在您的 AWS 账户中创建一个 S3 存储桶。这将是存放您的模型文件和您可能需要的任何其他数据集的地方。配置好存储桶后，上传相关文件和您的训练好的模型。部署服务（如 SageMaker 或 Lambda）将从 S3 中检索模型文件，S3 作为主要存储库。

• 如果您使用 SageMaker，请设置 AWS SageMaker。

如果您决定使用 AWS SageMaker 进行模型部署，首先需要设置一个 SageMaker notebook 实例，它提供了一个完全托管的 Jupyter 环境来满足您的开发需求。如果需要，您可以使用当前环境进一步训练或调整您的模型。接下来，如果您需要在 AWS 上重新训练您的框架，请设置一个 SageMaker 训练作业。最后，设置一个 SageMaker API 以启用实时推理来部署您的模型。或者，根据您的用例，您可以使用批处理转换作业进行离线推理。

• 使用 AWS Lambda 进行部署（用于无服务器部署）。

AWS Lambda 是无服务器部署的一个重要选择。要开始，请创建一个新的 Lambda 函数并选择合适的运行时环境（例如 Python）。将您的模型和任何必需的库打包到一个 zip 文件中，然后上传到 Lambda，或者使用 S3 来引用它。将您的 Lambda 函数与 API Gateway 集成，API Gateway 提供了一个 RESTful 接口来触发您的函数并从您的模型中获取即时预测，从而通过 HTTP 请求公开您的模型。

• 使用 Amazon ECS/EKS 进行部署（用于容器化部署）

如果您偏好容器化部署，请先将您的 AI 模型容器化。为此，请创建一个 Dockerfile，其中包含运行模型所需的所有脚本和依赖项。在您的 Docker 镜像准备好后，将其推送到完全托管的 Docker 镜像注册表 Amazon Elastic Container Registry (ECR)。之后，您可以使用 Amazon ECS (Elastic Container Service) 或 EKS (Elastic Kubernetes Service) 来部署您的容器并扩展集群。ECS 和 EKS 提供强大的编排功能，以帮助您根据需求扩展和管理您的容器。

• 在 AWS 上设置 Elastic Beanstalk

AWS Elastic Beanstalk 简化了 Web 应用程序的部署，包括机器学习模型。首先，根据您的应用程序的性质建立一个 Elastic Beanstalk 配置。将服务模型所需的任何应用程序代码与您的模型一起包含在内。当您使用 Elastic Beanstalk 自动管理应用程序的部署、负载均衡、扩展和监控时，您可以更专注于模型本身，而较少关注支持基础设施。

• 监控和管理已部署的模型

模型部署后，密切关注其性能以确保其满足您的需求至关重要。Amazon CloudWatch 是 AWS 提供的一个监控工具，可让您密切关注资源使用情况、错误率和延迟等关键指标。还可以设置警报，在性能出现任何问题时通知您。您还应该考虑为已部署的模型设置自动扩展，使其能够适应不同的流量负载。密切关注模型版本，以确保无缝更新和必要的回滚。

• 使部署安全且优化

对部署进行优化以获得性能和成本效益至关重要。为了降低成本，请评估您使用 AWS 资源的频率，并考虑预留实例或竞价实例等选项。另一个重要的考虑因素是安全性。使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和策略来管理对您资源的访问。通过在传输中和静止时加密敏感数据来保护它们。确保您的端点安全，特别是如果您的模型将在线可用。

• 验证和测试部署

在完全投入生产部署之前进行测试是至关重要的一步。运行推理测试以确保模型在部署的环境中按预期运行。验证吞吐量、延迟和准确性，以确保模型满足您的性能需求。如果发现问题，请调整模型或部署配置进行修复。此验证阶段有助于确保您的模型已准备好投入实际使用。

• 维护和更新模型

随着时间的推移，您可能需要修改已部署的模型以提高准确性或性能。要警惕模型漂移，即模型准确性因数据变化而下降的情况。根据需要重新训练框架并重新部署。使用 AWS 服务，如 CodePipeline、CodeBuild 和 CodeDeploy 来构建 CI/CD（持续集成/持续部署）管道，以加速更新。这些方法可以自动化新模型版本的测试和交付。

• 知识共享和文档记录

记录部署过程对于未来参考和方便其他团队成员非常重要。确保提供有关所执行的所有步骤、决策背后的原因以及遇到的任何挑战的详细说明。此文档将有助于故障排除和未来的部署。此外，将您获得的知识分享给您的团队或更广泛的社区，以便其他人也能从您的专业知识中受益，并整体上改进部署过程。

• 总结和评估

在模型成功部署后，对整个过程进行彻底的审查。分析哪些做得好，以及下次部署需要改进的地方。在部署完成后与您的团队回顾，讨论哪些方面进展顺利，哪些方面可以改进。最后，制定未来的计划，包括如何根据需要监控和扩展部署。您还应该考虑可能实施的任何即将进行的更新或新设计。