Che cos'è Classifier.export_saved_model e come utilizzarlo?

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La funzione `Classifier.export_saved_model` è un metodo comunemente utilizzato nei flussi di lavoro di machine learning basati su TensorFlow, in particolare per il processo di distribuzione di modelli di machine learning in ambienti di produzione, come le piattaforme serverless di Google Cloud (ad esempio, AI Platform Prediction). Per comprendere questo metodo è necessaria familiarità con il framework TensorFlow, il formato SavedModel e le best practice per l'esportazione di modelli addestrati per un'inferenza serverless scalabile.

Scopo di `export_saved_model`

Dopo che un modello è stato addestrato e valutato per accuratezza e prestazioni, il passo successivo è in genere quello di distribuirlo in modo che possa fornire previsioni in scenari reali. Il metodo `export_saved_model` serve a questo scopo serializzando il classificatore addestrato nel formato SavedModel, il formato di serializzazione standard di TensorFlow per i modelli. Questo formato è ampiamente supportato su diverse piattaforme e strumenti, tra cui la piattaforma AI di Google Cloud, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite e TensorFlow.js.

SavedModel incapsula sia l'architettura che i pesi del modello, insieme ai metadati e, soprattutto, alle firme che definiscono come il modello riceve input e produce output. Questa incapsulazione è fondamentale per garantire coerenza e portabilità durante il trasferimento dei modelli dagli ambienti di sviluppo a quelli di produzione.

Analisi dettagliata delle funzionalità

1. Serializzazione del modello

Quando si chiama `classifier.export_saved_model(export_dir_base, serving_input_receiver_fn)`, il metodo esegue le seguenti operazioni:

- Architettura e pesi del modello: Vengono salvati sia la struttura del grafico computazionale sia i parametri appresi.
- firme: Il metodo registra una o più "firme" che specificano i tensori di input e output per l'inferenza. La firma predefinita è solitamente utilizzata per le previsioni.
- Attività e variabili: Sono inclusi tutti i file esterni o gli stati delle variabili (ad esempio i file di vocabolario per l'incorporamento dei livelli).

2. La funzione `serving_input_receiver_fn`

Un componente fondamentale del processo di esportazione è la definizione del parametro `serving_input_receiver_fn`. Questa funzione definisce come i dati di input devono essere forniti al modello durante l'elaborazione delle previsioni. Restituisce un oggetto `ServingInputReceiver`, che specifica i segnaposto per i tensori di input e il modo in cui vengono mappati alle feature del modello.

Esempio:

python
def serving_input_receiver_fn():
    feature_spec = {
        'feature1': tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None]),
        'feature2': tf.placeholder(dtype=tf.int64, shape=[None])
    }
    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(
        features=feature_spec,
        receiver_tensors=feature_spec
    )

Questa funzione garantisce che il modello esportato possa analizzare correttamente i dati di input durante l'inferenza, abbinandoli alla pipeline di input utilizzata durante l'addestramento e la valutazione.

3. Directory di output

L'argomento `export_dir_base` specifica la directory di base in cui verrà salvato il modello esportato. Ogni invocazione di `export_saved_model` crea una nuova sottodirectory con un timestamp, utile per il controllo delle versioni e gli scenari di rollback.

Rilevanza per le previsioni serverless

Nel contesto di AI Platform Prediction o Vertex AI di Google Cloud, i modelli devono essere caricati nel formato SavedModel per essere ospitati e forniti come servizi di previsione. Quando un modello viene esportato utilizzando `export_saved_model`, viene generata una struttura di directory compatibile con questi servizi cloud. Gli utenti possono quindi utilizzare Google Cloud SDK o la console per distribuire il modello esportato per previsioni online o in batch.

Esempio di flusso di lavoro

1. Addestrare il modello:

python
   classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

2. Esporta il modello:

python
   export_dir = classifier.export_saved_model(
       export_dir_base='gs://my-bucket/model-exports/',
       serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn
   )

3. Distribuisci su Google Cloud:
– Carica la directory del modello esportato in un bucket di Google Cloud Storage.
– Utilizza lo strumento da riga di comando o Google Cloud Console per creare una nuova versione del modello che punti a questa directory.

4. Previsioni di servizio:
– Il modello è accessibile tramite REST API per previsioni online oppure può elaborare grandi volumi di dati tramite processi di previsione in batch.

Compatibilità e portabilità

Uno dei principali vantaggi del formato SavedModel, generato tramite `Classifier.export_saved_model`, è la sua portabilità. Un modello esportato in questo formato può essere:

– Servito tramite TensorFlow Serving in ambienti on-premise o containerizzati.
– Convertito in TensorFlow Lite per applicazioni mobili e integrate.
– Tradotto in TensorFlow.js per l'inferenza basata sul browser.
– Caricati e forniti in ambienti cloud (Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, ecc.).

Questa compatibilità multipiattaforma garantisce che le organizzazioni non siano vincolate a una specifica tecnologia di servizio o a un provider cloud.

Versionamento del modello e ciclo di vita

Ogni volta che viene chiamato il metodo `export_saved_model`, viene creata una nuova sottodirectory immutabile (spesso con timestamp). Questa funzionalità semplifica le pratiche di versioning dei modelli:

– Possono coesistere più versioni di un modello, consentendo un facile rollback.
– Durante la distribuzione, è possibile promuovere o declassare versioni specifiche in base alle prestazioni in produzione.
– Supporta test A/B, rilasci canary e flussi di lavoro di distribuzione continua.

L'importanza dell'inferenza serverless su larga scala

Negli ambienti di previsione serverless, come Google Cloud AI Platform, gli utenti non gestiscono l'infrastruttura server sottostante. Interagiscono invece con API di alto livello per distribuire, scalare e monitorare i modelli. Affinché questa astrazione sia efficace, il modello esportato deve essere conforme a interfacce di input/output standardizzate ed essere serializzabile in modo robusto. Il metodo `export_saved_model`, con l'utilizzo del formato SavedModel e delle firme di distribuzione esplicite, garantisce che il modello sia pronto per tali ambienti di produzione.

Caratteristiche aggiuntive

A seconda della classe di stima o di classificazione utilizzata, `export_saved_model` può accettare parametri aggiuntivi per personalizzare il processo di esportazione, ad esempio esportando firme extra o personalizzando le risorse incluse nella directory di esportazione.

Best Practices

– Convalidare sempre localmente il SavedModel esportato prima di distribuirlo in produzione.
– Documentare chiaramente la firma e lo schema di input, poiché queste informazioni sono fondamentali per i consumatori del servizio di previsione.
– Utilizzare una convenzione di denominazione coerente e descrittiva per le directory di esportazione per facilitare la gestione e la tracciabilità dei modelli.
– Quando si utilizzano passaggi di pre-elaborazione personalizzati, assicurarsi che siano inclusi nel grafico o gestiti esternamente per garantire la coerenza tra la formazione e l'elaborazione.

Esempio: esportazione di un classificatore TensorFlow Estimator

Ecco un esempio più completo che illustra il flusso di lavoro tipico per l'esportazione di un classificatore addestrato:

python
import tensorflow as tf

# Define feature columns and classifier
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('feature', shape=[1])]
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=feature_columns,
    hidden_units=[10, 10],
    n_classes=3
)

# Define the serving input function
def serving_input_receiver_fn():
    features = {
        'feature': tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1])
    }
    return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(features, features)

# Train the classifier
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

# Export the trained model
export_dir = classifier.export_saved_model('exported_model/', serving_input_receiver_fn)

Dopo aver eseguito quanto sopra, la directory `exported_model/` conterrà una sottodirectory con timestamp contenente SavedModel.

Struttura della directory modello

Una tipica directory di esportazione SavedModel contiene i seguenti file:

– `saved_model.pb` (o `saved_model.pbtxt`): definizione del grafico serializzato.
– `variables/`: una directory contenente i file di checkpoint con i pesi addestrati.
– `assets/`: eventuali file aggiuntivi richiesti (ad esempio file di vocabolario).
– `assets.extra/`: eventuali risorse aggiuntive, se specificate.
– Sottodirectory dei metadati (facoltativa).

Al servizio del modello esportato

Dopo l'esportazione, il modello può essere distribuito utilizzando la piattaforma AI di Google Cloud con comandi come:

shell
gcloud ai-platform models create my_model
gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/model-exports/...

Il modello può quindi ricevere richieste di previsione nel formato specificato dalla funzione di ricezione dell'input.

Risoluzione dei problemi e convalida

È importante verificare che il modello esportato:

– Accetta il formato di input previsto.
– Produce risultati coerenti con le previsioni locali.
– Include tutte le risorse e le variabili richieste.

Si consiglia di testare il modello localmente con TensorFlow Serving o utilizzando lo strumento `saved_model_cli` prima di distribuirlo in un ambiente di produzione.

Considerazioni pratiche

- Coerenza dello schema di input: assicurarsi che lo schema dei dati durante l'elaborazione corrisponda a quello durante l'addestramento.
- Dosaggio:Il modello esportato dovrebbe essere in grado di elaborare batch di dati per aumentare l'efficienza nella produzione.
- Pre-elaborazione personalizzata: Se si utilizzano passaggi di progettazione di feature personalizzate, questi devono essere incorporati nel grafico del modello o gestiti nella pipeline di servizio per evitare discrepanze.
- Aggiornamenti del modello: Quando si riqualificano ed esportano nuovi modelli, assicurarsi che siano implementati criteri di gestione delle versioni per mantenere l'affidabilità del servizio.

Sicurezza e governance

Quando si esportano modelli per la distribuzione, tenere in considerazione i seguenti aspetti di sicurezza e governance:

– Archiviare i modelli esportati in posizioni sicure con accesso controllato (ad esempio, Google Cloud Storage con criteri IAM appropriati).
– Esportazioni e distribuzioni di modelli di audit e log per la conformità.
– Documentare la discendenza dei dati, la provenienza del modello e il contesto in cui il modello è stato addestrato.

Il metodo `Classifier.export_saved_model` facilita la transizione dallo sviluppo del modello all'implementazione in produzione serializzando i classificatori addestrati nel formato SavedModel, ampiamente compatibile con diverse infrastrutture di servizio, inclusi i servizi di previsione serverless di Google Cloud. Grazie all'utilizzo di una funzione di ricezione dell'input di servizio ben definita, garantisce che lo schema di input del modello sia esplicito e riproducibile in produzione. Questa metodologia supporta una solida gestione del modello, incluse funzionalità di versioning e rollback, ed è in linea con le best practice per l'inferenza di machine learning scalabile e serverless.

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