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本書(shū)介紹如何構(gòu)建完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線，從而在生產(chǎn)環(huán)境中準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練、驗(yàn)證、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型。你將了解機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的每個(gè)環(huán)節(jié)，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線。模型的生命周期是一個(gè)閉環(huán)，其中包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型分析、模型驗(yàn)證、模型部署、模型反饋等環(huán)節(jié)。你將學(xué)習(xí)如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具將每一個(gè)環(huán)節(jié)的工作自動(dòng)化。學(xué)完本書(shū)，你將不再止步于訓(xùn)練單個(gè)模型，而是能夠從更高的角度將模型產(chǎn)品化，從而為公司創(chuàng)造更大的價(jià)值。

本書(shū)贊譽(yù) xiii

序　xv

前言　xvii

第　1 章入門(mén)　1

1.1　為什么要用機(jī)器學(xué)習(xí)流水線　1

1.2　什么時(shí)候考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)流水線　2

1.3　機(jī)器學(xué)習(xí)流水線步驟概述　3

1.3.1　數(shù)據(jù)讀取和版本控制　4

1.3.2　數(shù)據(jù)校驗(yàn)　4

1.3.3　數(shù)據(jù)預(yù)處理　4

1.3.4　模型訓(xùn)練和模型調(diào)優(yōu)　5

1.3.5　模型分析　5

1.3.6　模型版本控制　5

1.3.7　模型部署　6

1.3.8　反饋循環(huán)　6

1.3.9　數(shù)據(jù)隱私　6

1.4　流水線編排　7

1.4.1　為什么使用流水線編排工具　7

1.4.2　有向無(wú)環(huán)圖　7

1.5　示例項(xiàng)目　8

1.5.1　項(xiàng)目結(jié)構(gòu)　9

1.5.2　機(jī)器學(xué)習(xí)模型　9

1.5.3　示例項(xiàng)目的目標(biāo)　10

1.6　小結(jié)　10

第　2 章 TensorFlow Extended入門(mén)　11

2.1　什么是TFX　12

2.2　安裝TFX　13

2.3　TFX組件概述　14

2.4　什么是機(jī)器學(xué)習(xí)元數(shù)據(jù)　15

2.5　交互式流水線　16

2.6　TFX的替代品　17

2.7　Apache Beam簡(jiǎn)介　18

2.7.1　安裝　18

2.7.2　基本數(shù)據(jù)流水線　19

2.7.3　執(zhí)行流水線　22

2.8　小結(jié)　22

第　3 章數(shù)據(jù)讀取　23

3.1　數(shù)據(jù)讀取的概念　23

3.1.1　讀取本地?cái)?shù)據(jù)文件　24

3.1.2　讀取遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)文件　29

3.1.3　直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)　29

3.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　31

3.2.1　拆分?jǐn)?shù)據(jù)集　31

3.2.2　跨越數(shù)據(jù)集　33

3.2.3　對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行版本控制　34

3.3　數(shù)據(jù)讀取策略　34

3.3.1　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)　35

3.3.2　自然語(yǔ)言處理中的文本數(shù)據(jù)　35

3.3.3　用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的圖像數(shù)據(jù)　35

3.4　小結(jié)　36

第　4 章數(shù)據(jù)校驗(yàn)　37

4.1　為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)　38

4.2　TFDV　39

4.2.1　安裝　39

4.2.2　根據(jù)數(shù)據(jù)生成統(tǒng)計(jì)信息　40

4.2.3　從數(shù)據(jù)生成模式　41

4.3　識(shí)別數(shù)據(jù)中的問(wèn)題　42

4.3.1　比較數(shù)據(jù)集　43

4.3.2　更新模式　44

4.3.3　數(shù)據(jù)偏斜和漂移　45

4.3.4　存在偏差的數(shù)據(jù)集　46

4.3.5　在TFDV中切分?jǐn)?shù)據(jù)　47

4.4　使用GCP處理大型數(shù)據(jù)集　49

4.5　將TFDV集成到機(jī)器學(xué)習(xí)流水線中　51

4.6　小結(jié)　53

第　5 章數(shù)據(jù)預(yù)處理　54

5.1　為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理　55

5.1.1　在整個(gè)數(shù)據(jù)集的上下文中預(yù)處理數(shù)據(jù)　55

5.1.2　擴(kuò)展預(yù)處理步驟　55

5.1.3　避免訓(xùn)練?C服務(wù)偏斜　55

5.1.4　將預(yù)處理步驟和機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為一個(gè)工件進(jìn)行部署　56

5.1.5　檢查流水線中的預(yù)處理結(jié)果　56

5.2　使用TFT做數(shù)據(jù)預(yù)處理　57

5.2.1　安裝　58

5.2.2　預(yù)處理策略　58

5.2.3　實(shí)踐　60

5.2.4　TFT函數(shù)　60

5.2.5　TFT的獨(dú)立執(zhí)行　63

5.2.6　將TFT集成到機(jī)器學(xué)習(xí)流水線中　64

5.3　小結(jié)　67

第　6 章模型訓(xùn)練　68

6.1　定義示例項(xiàng)目的模型　69

6.2　TFX Trainer組件　72

6.2.1　run_fn()函數(shù)　72

6.2.2　運(yùn)行Trainer組件　76

6.2.3　其他關(guān)于Trainer組件的注意事項(xiàng)　77

6.3　在交互式流水線中使用TensorBoard　78

6.4　分布策略　80

6.5　模型調(diào)整　82

6.5.1　超參數(shù)調(diào)整的策略　82

6.5.2　TFX流水線中的超參數(shù)調(diào)整　83

6.6　小結(jié)　83

第　7 章模型分析和模型驗(yàn)證　84

7.1　如何分析模型　85

7.1.1　分類(lèi)指標(biāo)　85

7.1.2　回歸指標(biāo)　87

7.2　TensorFlow模型分析　88

7.2.1　用TFMA分析單個(gè)模型　88

7.2.2　用TFMA分析多個(gè)模型　91

7.3　模型公平性分析　93

7.3.1　用TFMA劃分模型預(yù)測(cè)　94

7.3.2　用公平性指標(biāo)檢查決策閾值　96

7.3.3　詳解假設(shè)分析工具　98

7.4　模型可解釋性　102

7.4.1　使用WIT生成模型解釋　103

7.4.2　其他模型解釋方法　105

7.5　用TFX進(jìn)行分析和驗(yàn)證　106

7.5.1　ResolverNode　106

7.5.2　Evaluator組件　107

7.5.3　用Evaluator組件進(jìn)行驗(yàn)證　107

7.5.4　TFX Pusher組件　108

7.6　小結(jié)　109

第　8 章用TensorFlow Serving部署模型　110

8.1　簡(jiǎn)單的模型服務(wù)器　111

8.2　基于Python API部署模型的缺點(diǎn)　112

8.2.1　缺少代碼隔離　112

8.2.2　缺少模型版本控制　112

8.2.3　低效的模型推算　112

8.3　TensorFlow Serving　113

8.4　TensorFlow Serving架構(gòu)概述　113

8.5　為T(mén)ensorFlow Serving導(dǎo)出模型　113

8.6　模型簽名　115

8.7　查看導(dǎo)出的模型　117

8.7.1　查看模型　118

8.7.2　測(cè)試模型　119

8.8　設(shè)置TensorFlow Serving　120

8.8.1　Docker安裝　120

8.8.2　原生Ubuntu安裝　120

8.8.3　從源碼編譯TensorFlow Serving　121

8.9　配置TensorFlow服務(wù)器　121

8.9.1　單一模型配置　121

8.9.2　多模型配置　124

8.10　REST與gRPC　126

8.10.1　REST　126

8.10.2　gRPC　126

8.11　用模型服務(wù)器預(yù)測(cè)　126

8.11.1　用REST獲得模型預(yù)測(cè)　126

8.11.2　通過(guò)gRPC使用TensorFlow Serving　128

8.12　用TensorFlow Serving進(jìn)行模型A/B測(cè)試　131

8.13　從模型服務(wù)器獲取模型元數(shù)據(jù)　132

8.13.1　使用REST請(qǐng)求模型元數(shù)據(jù)　132

8.13.2　使用gRPC請(qǐng)求模型元數(shù)據(jù)　133

8.14　批量推算請(qǐng)求　134

8.15　配置批量預(yù)測(cè)　135

8.16　其他TensorFlow Serving優(yōu)化方法　136

8.17　TensorFlow Serving的替代品　137

8.17.1　BentoML　137

8.17.2　Seldon　138

8.17.3　GraphPipe　138

8.17.4　Simple TensorFlow Serving　138

8.17.5　MLflow　138

8.17.6　Ray Serve　139

8.18　在云端部署　139

8.18.1　用例　139

8.18.2　在GCP上進(jìn)行示例部署　139

8.19　使用TFX流水線進(jìn)行模型部署　144

8.20　小結(jié)　145

第　9 章使用TensorFlow Serving進(jìn)行進(jìn)階模型部署　146

9.1　解耦部署環(huán)節(jié)　146

9.1.1　工作流概述　147

9.1.2　優(yōu)化遠(yuǎn)程模型加載　149

9.2　為部署模型進(jìn)行優(yōu)化　149

9.2.1　量化　149

9.2.2　剪枝　150

9.2.3　蒸餾　151

9.3　在TensorFlow Serving中使用TensorRT　151

9.4　TFLite　152

9.4.1　用TFLite優(yōu)化模型的步驟　152

9.4.2　使用TensorFlow Serving實(shí)例部署TFLite模型　153

9.5　監(jiān)測(cè)TensorFlow Serving實(shí)例　154

9.5.1　設(shè)置Prometheus　154

9.5.2　TensorFlow Serving配置　156

9.6　使用TensorFlow Serving和Kubernetes進(jìn)行簡(jiǎn)單的擴(kuò)容　157

9.7　小結(jié)　159

第　10 章 TensorFlow Extended的高級(jí)功能　160

10.1　流水線的高級(jí)功能　160

10.1.1　同時(shí)訓(xùn)練多個(gè)模型　161

10.1.2　導(dǎo)出TFLite模型　162

10.1.3　熱啟動(dòng)模型訓(xùn)練　164

10.2　人工審核　165

10.2.1　創(chuàng)建Slack組件　166

10.2.2　如何使用Slack組件　166

10.3　TFX自定義組件　167

10.3.1　自定義組件的應(yīng)用場(chǎng)景　168

10.3.2　從零創(chuàng)建自定義組件　168

10.3.3　復(fù)用現(xiàn)有組件　176

10.4　小結(jié)　179

第　11 章流水線第一部分：Apache Beam和Apache Airflow　180

11.1　選擇哪種編排工具　181

11.1.1　Apache Beam　181

11.1.2　Apache Airflow　181

11.1.3　Kubeflow Pipelines　181

11.1.4　AI Platform上的Kubeflow Pipelines　182

11.2　將交互式TFX流水線轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)流水線　182

11.3　Beam和Airflow的簡(jiǎn)單交互式流水線轉(zhuǎn)換　184

11.4　Apache Beam簡(jiǎn)介　185

11.5　使用Apache Beam編排TFX流水線　185

11.6　Apache Airflow簡(jiǎn)介　187

11.6.1　安裝和初始設(shè)置　187

11.6.2　基本Airflow示例　188

11.7　使用Apache Airflow編排TFX流水線　191

11.7.1　流水線設(shè)置　192

11.7.2　運(yùn)行流水線　193

11.8　小結(jié)　194

第　12 章流水線第二部分：Kubeflow Pipelines　195

12.1　Kubeflow Pipelines概述　196

12.1.1　安裝和初始設(shè)置　198

12.1.2　訪問(wèn)已安裝的Kubeflow Pipelines　199

12.2　使用Kubeflow Pipelines編排TFX流水線　200

12.2.1　流水線設(shè)置　202

12.2.2　運(yùn)行流水線　206

12.2.3　Kubeflow Pipelines的有用功能　211

12.3　基于Google Cloud AI Platform的流水線　215

12.3.1　流水線設(shè)置　215

12.3.2　TFX流水線設(shè)置　218

12.3.3　運(yùn)行流水線　221

12.4　小結(jié)　222

第　13 章反饋循環(huán)　223

13.1　顯式反饋和隱式反饋　224

13.1.1　數(shù)據(jù)飛輪　224

13.1.2　現(xiàn)實(shí)世界中的反饋循環(huán)　225

13.2　收集反饋的設(shè)計(jì)模式　227

13.2.1　用戶(hù)根據(jù)預(yù)測(cè)采取了某些措施　227

13.2.2　用戶(hù)對(duì)預(yù)測(cè)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分　228

13.2.3　用戶(hù)糾正預(yù)測(cè)　228

13.2.4　眾包打標(biāo)　228

13.2.5　專(zhuān)家打標(biāo)　229

13.2.6　自動(dòng)產(chǎn)生反饋　229

13.3　如何跟蹤反饋循環(huán)　229

13.3.1　跟蹤顯式反饋　230

13.3.2　跟蹤隱式反饋　230

13.4　小結(jié)　231

第　14 章機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)隱私　232

14.1　數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題　232

14.1.1　為什么關(guān)心數(shù)據(jù)隱私　232

14.1.2　簡(jiǎn)單的加強(qiáng)隱私保護(hù)的方法　233

14.1.3　哪些數(shù)據(jù)需要保密　233

14.2　差分隱私　234

14.2.1　局部差分隱私和全局差分隱私　235

14.2.2　epsilon、delta和隱私預(yù)算　235

14.2.3　機(jī)器學(xué)習(xí)的差分隱私　236

14.3　TensorFlow Privacy　236

14.3.1　使用差分隱私優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練　237

14.3.2　計(jì)算epsilon　238

14.4　聯(lián)邦學(xué)習(xí)　239

14.5　加密機(jī)器學(xué)習(xí)　241

14.5.1　加密模型訓(xùn)練　241

14.5.2　將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為加密的預(yù)測(cè)服務(wù)　242

14.6　其他數(shù)據(jù)保密方法　243

14.7　小結(jié)　243

第　15 章流水線的未來(lái)和下一步　244

15.1　模型實(shí)驗(yàn)跟蹤　244

15.2　關(guān)于模型發(fā)布管理的思考　245

15.3　未來(lái)的流水線能力　246

15.4　TFX與其他機(jī)器學(xué)習(xí)框架　246

15.5　測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型　247

15.6　用于機(jī)器學(xué)習(xí)的CI/CD系統(tǒng)　247

15.7　機(jī)器學(xué)習(xí)工程社區(qū)　247

15.8　小結(jié)　247

附錄A　機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)簡(jiǎn)介　249

附錄B　在Google Cloud上設(shè)置Kubernetes集群　262

附錄C　操作Kubeflow Pipelines的技巧　268

關(guān)于作者　276

關(guān)于封面　276

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