编译:yxy
出品:ATYUN订阅号
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
像ONNX这样的项目正朝着深度学习的标准化方向发展,但支持这些格式的运行时仍然有限。常用的方法是将Keras模型转换为TensorFlow图,然后在其他支持TensorFlow的运行时中使用这些图。我最近发现了Deeplearning4J(DL4J)项目,该项目本身支持Keras模型,使得在Java中进行深度学习很容易上手并运行。
我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型,然后使用Java产生模型。这对于需要直接在客户端进行深度学习的情况很有用,例如应用模型的Android设备,或者你希望利用使用Java编写的现有生产系统。使用keras的DL4J介绍可以访问下方链接。
链接:https://deeplearning4j.org/docs/latest/keras-import-overview
本文概述了在Python中训练Keras模型,并使用Java进行部署。我使用Jetty提供实时预测,使用Google的DataFlow构建批预测系统。运行这些示例所需的完整代码和数据可在GitHub上获得。
GitHub:https://github.com/bgweber/DeployKeras/tree/master
模型训练
第一步是使用Python中的Keras库训练模型。一旦你有一个可以部署的模型,你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中,我们使用我过去训练的模型(“预测哪些玩家可能购买新游戏”,模型用了Flask)进行预测。
模型的输入是十个二进制特征(G1,G2,…,G10),用于描述玩家已经购买的游戏,标签是一个单独的变量,用于描述用户是否购买了游戏,不包含在输入中。训练过程的主要步骤如下所示:
此过程的输出是一个h5文件,它表示我们可以在Python和Java应用程序中部署的训练模型。在本文中,我将展示如何在Java中构建批量和实时预测。
Java安装程序
要使用Java部署Keras模型,我们将使用Deeplearing4j库。它提供了Java深度学习的功能,可以加载和利用Keras训练的模型。我们还将使用Dataflow进行批预测,使用Jetty进行实时预测。以下是我在这个项目中使用的库:
Deeplearning4j:为Java提供深度神经网络功能。
ND4J:为Java提供张量操作。
Jetty:用于设置Web端点。
Cloud DataFlow:在GCP上为批量预测提供自动扩展。
我使用如下所示的pom.xml将它们导入到我的项目中。对于DL4J,使用Keras时需要core和modelimport库。
我在Eclipse中设置了我的项目,一旦我正确配置了pom文件,就不需要额外的设置了。
使用DL4J进行Keras预测
现在我们已经设置了库,我们可以开始使用Keras模型进行预测。我编写了下面的脚本来检验加载Keras模型并对样本数据集进行预测。第一步是从h5文件加载模型。接下来,我定义长度为10的1D张量并生成随机二进制值。最后一步是调用模型上的输出方法以生成预测。由于我的模型有一个输出节点,我使用getDouble(0)返回模型的输出。
使用DL4J时熟悉的关键概念之一是张量。Java没有用于高效张量选项的内置库,所以要用NDJ4。它提供了N维数组,它提供了在Java中实现深度学习后端的n维数组。要在张量对象中设置一个值,需要向张量传递一个提供n维索引的整数数组,以及要设置的值。由于我使用的是1维张量,因此数组长度为1。
模型对象提供predict 和output方法。predict方法返回类的预测(0或1),而output方法返回连续标签,类似于scikit-learn中的predict_proba。
实时预测
现在我们已经在Java中运行了Keras模型,我们可以开始提供模型预测。我们将采用的第一种方法是使用Jetty在Web上设置端点以提供模型预测。
Jetty设置完整代码:https://github.com/bgweber/DeployKeras/blob/master/JettyDL4J.java
模型端点作为单个类实现,用于加载Keras模型并提供预测。它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行,并实例化JettyDL4J类,该类在构造函数中加载Keras模型。
用于管理Web请求的程序如下面的代码片段所示。传入的参数(G1,G2,…,G10)被转换为1维张量对象并传递给Keras模型的输出方法。然后将请求标记为已处理,并将预测作为字符串返回。
运行该类时,它会在端口8080上设置一个端点。您可以通过将浏览器指向以下URL来调用模型服务:
结果是一个Keras模型,你现在可以实时调用它以从深度学习模型中获取预测。对于生产系统,你需要在Jetty端点前设置服务,而不是直接在Web上公开端点。
批量预测
Keras模型的另一个用例是批量预测,你可能需要为数百万条记录应用估算值。可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点,但此方法的可扩展性受到限制。我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。
使用DataFlow,你可以指定要对数据集执行的操作的图,其中源和目标数据集可以是关系数据库,消息传递服务,应用程序数据库和其他服务。这些图可以作为批处理操作执行,其中基础架构启动并处理大型数据集然后关闭,或者以流模式运行,维持基础架构并且请求到达时处理。在这两种情况下,该服务都将自动调整以满足需求。它完全可以管理,非常适合可以独立执行的大型计算。
用于批量深度学习的DataFlow DAG
我的DataFlow流程中操作DAG如上所示。第一步是为模型创建数据集以进行评分。在这个例子中,我从我的样本CSV总加载值,而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。下一步是转换,它将TableRow对象作为输入,将行转换为1维张量,将模型应用于每个张量,并创建具有预测值的新输出TableRow。
DAG的完整代码:https://github.com/bgweber/DeployKeras/blob/master/DataFlowDL4J.java
此管道中的关键步骤是Keras Predict转换(如下面的代码片段所示)。转换对一组对象进行操作然后返回一组对象。在转换器中,你可以定义诸如Keras模型之类的对象,这些对象在转换器中定义的每个流程元素步骤被共享。结果是模型为每个转换器加载一次,而不是为每个需要预测的记录加载一次。
流程元素方法的代码如下所示。它读取输入记录,从表格行创建张量,应用模型,然后保存记录。输出行包含预测值和实际值。
在本教程中排除了CSV加载和BigQuery编写代码块,因为你可能正在使用不同的端点。如果想尝试运行DAG,可以在GitHub上找到代码和CSV 。要将结果保存到BigQuery,需要设置tempLocation程序参数,如下所示:
运行DAG后,将在BigQuery中创建一个新表,其中包含数据集的实际值和预测值。下图显示了来自Keras模型应用程序的示例数据点。
BigQuery中的预测结果
将DataFlow与DL4J一起使用的结果是,你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。
结论
随着深度学习越来越受欢迎,越来越多的语言和环境支持这些模型。随着库开始标准化模型格式,让使用单独的语言进行模型训练和模型部署成为可能。这篇文章展示了,用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货