AI算法模型线上部署方法总结

flask
https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/
fastApi
https://fastapi.tiangolo.com/zh/
django
https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.0/
pmml
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73245462
https://www.freesion.com/article/10901383197/

（推荐）PMML介绍及使用

PMML 介绍：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73245462
xgboost为例导出模型到本地：

from sklearn2pmml import PMMLPipeline
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
import pickle

clf = xgb.XGBRegressor()

clf.fit(df_train[column_list], df_train[[y_name]])

# method1:存储为PMML形式
pipeline = PMMLPipeline([("regression", clf)])
pipeline.fit(df_train[column_list], df_train[[y_name]])
sklearn2pmml(pipeline, "models/%s.pmml" % clf_str, with_repr=True)

# method2:pickle保存模型 .dat
# save model to file
pickle.dump(clf, open("models/%s.pickle.dat" % clf_str, "wb"))

xgb_model = pickle.load(open("models/XGBRegressor().pickle.dat", "rb"))
column_list = ['c1', 'c2', 'c3']
result = xgb_model.predict(df[column_list])

xgboost-pmml，java调用pmml参考资料：
https://www.cnblogs.com/pinard/p/9220199.html
https://www.freesion.com/article/10901383197/
https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/84951324

一、机器学习算法线上部署方法

来自：机器学习算法线上部署方法
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我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。
首先在训练模型的工具上，一般三个模型训练工具，Spark、R、Python。这三种工具各有千秋，以后有时间，我写一下三种工具的使用心得。针对不同的模型使用场景，为了满足不同的线上应用的要求，会用不同的上线方法。

1.1 三种场景

• 如果是实时的、小数据量的预测应用，则采用的SOA调用Rserve或者python-httpserve来进行应用；这种应用方式有个缺点是需要启用服务来进行预测，也就是需要跨环境，从Java跨到R或者Python环境。对于性能，基本上我们用Rserver方式，针对一次1000条或者更少请求的预测，可以控制95%的结果在100ms内返回结果，100ms可以满足工程上的实践要求。更大的数据量，比如10000/次，100000/次的预测，我们目前评估下来满足不了100ms的要求，建议分批进行调用或者采用多线程请求的方式来实现。
• 如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类；
• 如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2种方式，可以简单的使用Rscript x.R或者python x.py的方式来进行预测。使用这种方式需要一个调度工具，如果公司没有统一的调度工具，你用shell的crontab做定时调用就可以了。

以上三种做法，都会用SOA里面进行数据处理和变换，只有部分变换会在提供的Function或者类进行处理，一般性都建议在SOA里面处理好，否则性能会变慢。
大概场景罗列完毕，简要介绍一下各不同工具的线上应用的实现方式。
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1.2 如何转换PMML，并封装PMML

大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见：

• jpmml的说明文档：GitHub - jpmml/jpmml-evaluator: Java Evaluator API for PMML；
• Java调用PMML的范例（PPJUtils/java/pmml at master · pjpan/PPJUtils · GitHub），此案例是我们的工程师写的范例，大家可以根据此案例进行修改即可；
• Jpmml支持的转换语言，主流的机器学习语言都支持了，深度学习类除外；
• 从下图可以看到，它支持R、python和spark、xgboost等模型的转换，用起来非常方便。

1.3 接下来说一下各个算法工具的工程实践

1.3.1 python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。

• python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess转换成PMML，所以调用起来很方便；
• 特别需要注意的是：缺失值的处理会影响到预测结果，大家可以可以看一下；
• 用PMML方式预测，模型预测一条记录速度是1ms，可以用这个预测来预估一下根据你的数据量，整体的速度有多少。

1.3.2 R模型上线-这块我们用的多，可以用R model转换PMML的方式来实现。

这里我介绍另一种的上线方式：Rserve。具体实现方式是：用SOA调用Rserve的方式去实现，我们会在服务器上部署好R环境和安装好Rserve，然后用JAVA写好SOA接口，调用Rserve来进行预测；

• Java调用Rserve方式见网页链接：Rserve - Binary R server；
• centos的Rserve搭建方法见：centos -Rserve的搭建，这里详细描述了Rserve的搭建方式。

Rserve方式可以批量预测，跟PMML的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快；用Rserve上线的文件只需要提供两个：

• 模型结果文件（XX.Rdata）；
• 预测函数（Pred.R）。

Rserve_1启动把模型结果(XX.Rdata)常驻内存。预测需要的输入Feature都在Java里定义好不同的变量，然后你用Java访问Rserve_1，调用Pred.R进行预测，获取返回的List应用在线上。最后把相关的输入输出存成log进行数据核对。

Pred.R <- function(x1,x2,x3){
   
   data <