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過去十年中，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已經(jīng)讓無數(shù)應(yīng)用和服務(wù)發(fā)生了天翻地覆的變化。隨著其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性日益增強(qiáng)，這使人們意識(shí)到需要從機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)（MLOps）視角考察機(jī)器學(xué)習(xí)遇到的新挑戰(zhàn)。

那么這些新挑戰(zhàn)是什么呢？

近日，加州大學(xué)一位年僅17歲的博士生，在一篇博文中指出：

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是ML在實(shí)踐中的新領(lǐng)域，該領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間發(fā)揮著橋梁性的作用。所以，應(yīng)從傳統(tǒng)系統(tǒng)的思維中考察數(shù)據(jù)收集、驗(yàn)證以及模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)的“新情況”。

圖注：機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)

以下是原文，AI科技科技評(píng)論做了不改變?cè)敢獾木幾g和刪減

1、數(shù)據(jù)收集

雖然研究人員偏向于使用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，例如CIFAR或SQuAD，但從模型訓(xùn)練的角度來看，從業(yè)者往往需要手動(dòng)標(biāo)記和生成自定義數(shù)據(jù)集。但是，創(chuàng)建這樣的數(shù)據(jù)集非常昂貴，尤其是在需要領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的情況下。

因此，數(shù)據(jù)收集是對(duì)系統(tǒng)開發(fā)者來說是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)主要挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)最成功的解決方案之一借用了系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。例如SnorkelAI采用了 "弱監(jiān)督數(shù)據(jù)編程 "（weakly-supervised data programming）的方法，將數(shù)據(jù)管理技術(shù)與自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的工作結(jié)合了起來。

具體操作是：SnorkelAI將數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建重新構(gòu)想為編程問題，用戶可以指定弱監(jiān)督標(biāo)簽的函數(shù)，然后將其合并和加權(quán)以生成高質(zhì)量的標(biāo)簽。專家標(biāo)記的數(shù)據(jù)（高質(zhì)量）和自動(dòng)標(biāo)記的數(shù)據(jù)（低質(zhì)量）可以被合并和跟蹤，這樣能夠考慮到不同水平的標(biāo)簽質(zhì)量，以確保模型訓(xùn)練被準(zhǔn)確加權(quán)。

圖注：SnorkelAI結(jié)合了不同來源的標(biāo)簽，使模型能夠大限度聚集和改進(jìn)混合質(zhì)量的標(biāo)簽。

這一技術(shù)讓人聯(lián)想到數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合，通過識(shí)別系統(tǒng)和ML的共同問題（組合數(shù)據(jù)來源），我們可以將傳統(tǒng)的系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)。

2、Data Verification數(shù)據(jù)驗(yàn)證

數(shù)據(jù)驗(yàn)證是數(shù)據(jù)收集的后續(xù)工作。數(shù)據(jù)質(zhì)量是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題，用一句俗話來說，就是 "垃圾進(jìn)，垃圾出（garbage in, garbage out）"。因此，要想系統(tǒng)產(chǎn)生高質(zhì)量的模型，必須確保輸入的數(shù)據(jù)也是高質(zhì)量的。

解決這個(gè)問題，所需要的不僅是調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)方法，更需要有調(diào)整系統(tǒng)的思維。幸運(yùn)的是，雖然對(duì)ML來說數(shù)據(jù)驗(yàn)證是一個(gè)新問題，但數(shù)據(jù)驗(yàn)證在業(yè)界早已有討論：

引用TensorFlow數(shù)據(jù)驗(yàn)證（TFDV）的論文：

基于游戲開“Data validation is neither a new problem nor unique to ML, and so we borrow solutions from related fields (e.g., database systems). However, we argue that the problem acquires unique challenges in the context of ML and hence we need to rethink existing solutions”

"數(shù)據(jù)驗(yàn)證既不是一個(gè)新問題，也不是ML獨(dú)有的問題，因此可以我們借鑒相關(guān)領(lǐng)域（如數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)）的解決方案。然而，我們認(rèn)為，在ML的背景下，這個(gè)問題具有特殊的挑戰(zhàn)，因此我們需要重新思考現(xiàn)有的解決方案"

TFDV的解決方案采用來自數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的 "戰(zhàn)斗考驗(yàn) （battle-tested）"解決方案——模式化。數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)制執(zhí)行屬性，以確保數(shù)據(jù)輸入和更新符合特定的格式。同樣，TFDV的數(shù)據(jù)模式也對(duì)輸入到模型中的數(shù)據(jù)執(zhí)行規(guī)則。

圖注：TensorFlow數(shù)據(jù)驗(yàn)證的基于模式的ML數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)使用戶能夠防止生產(chǎn)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)輸入出現(xiàn)異常。

當(dāng)然，也有一些差異，反映了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)與傳統(tǒng)模式的不同。考慮到數(shù)據(jù)分布的變化，ML模式需要隨著時(shí)間的推移而演變和調(diào)整，還需要考慮在系統(tǒng)的生命周期內(nèi)可能對(duì)模型本身做出的改變。

很明顯，機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了一種新型的系統(tǒng)挑戰(zhàn)。但是，這些系統(tǒng)帶來了很多舊東西的同時(shí)也帶來了新的東西。在我們尋求重塑車輪之前，我們應(yīng)該利用已有的東西。

3、模型訓(xùn)練

ML從業(yè)者可能會(huì)驚訝于將模型訓(xùn)練作為系統(tǒng)優(yōu)化的一個(gè)領(lǐng)域。畢竟，如果說機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中有一個(gè)領(lǐng)域真正依賴于ML技術(shù)，那就是訓(xùn)練。但即便是這樣，系統(tǒng)研究也要發(fā)揮作用。

以模型并行化為例。隨著Transformers的興起，ML模型的規(guī)模都有了極大的增加。幾年前，BERT-Large僅僅只超過了345M的參數(shù)，而現(xiàn)在Megatron-LM擁有超過萬(wàn)億的參數(shù)。

這些模型的絕對(duì)內(nèi)存成本可以達(dá)到數(shù)百GB，且單一的GPU已經(jīng)承受不住。傳統(tǒng)的解決方案，即模型并行化，采取了一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的方法：為了分配內(nèi)存成本，將模型劃分到不同的設(shè)備。

傳統(tǒng)的模型并行化會(huì)受到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)順序的影響。高效并行計(jì)算的機(jī)會(huì)是有限的。

但這種技術(shù)是有問題的：模型本質(zhì)是順序的，訓(xùn)練它需要在各層中前后傳遞數(shù)據(jù)。一次只能使用一個(gè)層，也只能使用一個(gè)設(shè)備。這意味著會(huì)導(dǎo)致設(shè)備利用率不足。

系統(tǒng)研究如何提供幫助？

考慮一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將其分解為最基本的組件，可以將它看作一系列轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的運(yùn)算器。訓(xùn)練僅指我們通過運(yùn)算器傳遞數(shù)據(jù)，產(chǎn)生梯度，并通過運(yùn)算器反饋梯度，然后不斷更新的過程。

在這一級(jí)別上，該模型開始進(jìn)行類似于其他階段的操作——例如，CPU的指令流水線（instruction pipeline）。有兩個(gè)系統(tǒng)，GPipe和Hydra，試圖利用這種并行的方式來應(yīng)用系統(tǒng)優(yōu)化的可擴(kuò)展性和并行性。

GPipe采用CPU指令并行的方式，將模型訓(xùn)練變成一個(gè)流水線問題。模型的每個(gè)分區(qū)都被認(rèn)為是流水線的不同階段，分階段進(jìn)行小型批次通過分區(qū)，以最大限度地提高利用率。

流水線并行是順序模型并行中最先進(jìn)的技術(shù)，它使訓(xùn)練在小型批次中并行。但同步開銷可能很昂貴，特別是在前向和后向的轉(zhuǎn)換中。

然而，請(qǐng)注意，在反向傳播中，階段是以相反的順序重復(fù)使用的。這意味著，在前向流水線完全暢通之前，反向傳播不能開始。盡管如此，這種技術(shù)可以在很大程度上加快模型的并行訓(xùn)練：8個(gè)GPU可以加速5倍!

Hydra采取了另一種方法，將可擴(kuò)展性和并行性分離成兩個(gè)不同的步驟。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中的一個(gè)常見概念是 "溢出"，即將多余的數(shù)據(jù)發(fā)送到內(nèi)存層次的較低的級(jí)別。Hydra利用了模型并行中的順序計(jì)算，并提出不活躍的模型分區(qū)不需要在GPU上。相反，它將不需要的數(shù)據(jù)交給DRAM，將模型分區(qū)在GPU上交換，從而模擬傳統(tǒng)模型并執(zhí)行。

Hydra的模型溢出技術(shù)（Hydra’s model spilling technique ）將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的成本分給DRAM而不是GPU內(nèi)存，同時(shí)保持了GPU執(zhí)行的加速優(yōu)勢(shì)。

這使我們可以一次只使用一個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練模型。那么，在此基礎(chǔ)上引入一定程度的任務(wù)并行性是微不足道的。每個(gè)模型，無論其大小，一次只需要一個(gè)GPU，所以系統(tǒng)可以同時(shí)充分利用每個(gè)GPU。其結(jié)果是在8個(gè)GPU的情況下，速度提高了7.4倍以上，接近最佳狀態(tài)。

但模型并行化只是系統(tǒng)研究幫助模型訓(xùn)練的開始。其他有前景的貢獻(xiàn)包括數(shù)據(jù)并行（如PyTorch DDP）、模型選擇（如Cerebro或模型選擇管理系統(tǒng)）、分布式框架（Spark或Ray）等等。因此，模型訓(xùn)練是一個(gè)可以通過系統(tǒng)研究進(jìn)行優(yōu)化的領(lǐng)域。

4、Model Serving模型服務(wù)

說到底，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型是為了使用。模型服務(wù)和預(yù)測(cè)是機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中最關(guān)鍵的方面之一，也是系統(tǒng)研究影響最大的空間之一。

預(yù)測(cè)分為兩個(gè)主要設(shè)定：離線部署和在線部署。離線部署相對(duì)簡(jiǎn)單，它涉及不定期運(yùn)行單一且大批量預(yù)測(cè)工作。常見的設(shè)定包括商業(yè)智能、保險(xiǎn)評(píng)估和醫(yī)療保健分析。在線部署屬于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，在這種應(yīng)用中，需要快速、低延遲的預(yù)測(cè)，以滿足用戶查詢的快速響應(yīng)。

這兩種設(shè)定都有各自的需求和要求。一般來說，離線部署需要高吞吐量的訓(xùn)練程序來快速處理大量樣本。另一方面，在線部署一般需要在單個(gè)預(yù)測(cè)上有極快的周轉(zhuǎn)時(shí)間，而不是同時(shí)有許多預(yù)測(cè)。

系統(tǒng)研究改變了我們處理這兩項(xiàng)任務(wù)的方式。以Krypton為例，它把視頻分析重新想象為 "多查詢優(yōu)化"（MQO）任務(wù)的工具。

MQO并不是一個(gè)新領(lǐng)域——幾十年來它一直是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的一部分?？傮w思路很簡(jiǎn)單：不同的查詢可以共享相關(guān)的組件，然后這些組件可以被保存和重復(fù)使用。Krypton指出，CNN的推論通常是在成批量的相關(guān)圖像上進(jìn)行的，例如視頻分析。

通常情況下，視頻的特征是高幀率，這意味著連續(xù)幀往往是比較相似的。幀1中的大部分信息在幀2中仍然存在。這里與MQO有一個(gè)明顯的平行關(guān)系：我們有一系列任務(wù)，它們之間有共享的信息。

Krypton在第1幀上運(yùn)行一個(gè)常規(guī)推理，然后將CNN在預(yù)測(cè)時(shí)產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)具體化，或保存起來。隨后的圖像與第1幀進(jìn)行比較，以確定圖像的哪些地方發(fā)生了大的變化，哪些需要重新計(jì)算。一旦確定了補(bǔ)丁程序，Krypton就會(huì)通過CNN計(jì)算補(bǔ)丁的 "變化域"，從而確定在模型的整個(gè)狀態(tài)下，哪些神經(jīng)元輸出發(fā)生了變化。這些神經(jīng)元會(huì)隨著變化后的數(shù)據(jù)重新運(yùn)行。其余的數(shù)據(jù)則只從基本幀中重復(fù)使用!

結(jié)果是：端到端訓(xùn)練提速超過4倍，數(shù)據(jù)滯后造成的精度損失很小。這種運(yùn)行時(shí)間的改進(jìn)對(duì)于需要長(zhǎng)期運(yùn)行的流媒體應(yīng)用至關(guān)重要。

Krypton在關(guān)注模型推理方面并不是唯一的。其他作品，如Clipper和TensorFlow Extended，通過利用系統(tǒng)優(yōu)化和模型管理技術(shù)，提供高效和健全的預(yù)測(cè)，解決了同樣的高效預(yù)測(cè)服務(wù)問題。

5、結(jié)論

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了我們使用數(shù)據(jù)和與數(shù)據(jù)互動(dòng)的方式。它提高了企業(yè)的效率，從根本上改變了某些行業(yè)的前景。但是，為了使機(jī)器學(xué)習(xí)繼續(xù)擴(kuò)大其影響范圍，某些流程必須得到改善。系統(tǒng)研究通過將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、分布式計(jì)算和應(yīng)用部署領(lǐng)域的數(shù)十年工作引入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)的表現(xiàn)。

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)非常新穎和令人興奮，但它的許多問題卻不是。通過識(shí)別相似之處和改善舊的解決方案，我們可以使用系統(tǒng)來重新設(shè)計(jì)ML。

作者簡(jiǎn)介

Kabir Nagrecha是加州大學(xué)圣地亞哥分校的博士生，由Arun Kumar指導(dǎo)。

13歲時(shí)，通過提前入學(xué)計(jì)劃進(jìn)入大學(xué)。從那時(shí)起，就一直在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界從事機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究。

曾獲得加州大學(xué)圣地亞哥分校卓越研究獎(jiǎng)、CRA杰出本科生研究員等榮譽(yù)。目前正在蘋果的Siri小組實(shí)習(xí)。他的研究側(cè)重于通過使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的可擴(kuò)展性。