Типы инференса ML моделей

Инференс (или вывод) в контексте моделей машинного обучения (ML) относится к процессу применения обученной модели к новым данным для получения предсказаний или выводов. Различные типы инференса подходят для разных сценариев использования и требований. Давайте подробнее рассмотрим четыре ключевых типа: Batch Inference, Asynchronous Inference, Serverless Inference и Real-Time Inference.

Batch Inference

Batch Inference — это процесс, при котором модель машинного обучения применяется к большому объему накопленных данных за один раз. В отличие от инференса в реальном времени, пакетный инференс не обрабатывает запросы мгновенно, а скорее выполняет обработку данных в фоновом режиме.

Цели

1. Эффективность: Позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов, обрабатывая большие объемы данных за один подход.
2. Масштабируемость: Идеально подходит для сценариев, где данные собираются и обрабатываются в больших масштабах.
3. Снижение Стоимости: Минимизирует затраты, поскольку не требует постоянно активных вычислительных ресурсов.

Процесс

1. Сбор Данных: Накопление данных до достижения определенного объема или до наступления запланированного времени обработки.
2. Предобработка: Подготовка и очистка данных перед подачей в модель.
3. Загрузка Модели: Инициализация и загрузка обученной модели ML.
4. Инференс: Применение модели ко всему пакету данных.
5. Постобработка: Обработка и анализ выводов модели.
6. Хранение Результатов: Сохранение или передача результатов для дальнейшего использования.

Типовые Инструменты для Batch Inference

• Apache Spark: Эффективен для обработки больших данных в распределенной среде.
• Amazon S3 и AWS Batch: Обеспечивают хранение данных и управление пакетными задачами в облаке.
• Ray Tasks: Обеспечивает инференс мл модели в распреденном виде
• Python Libraries (Pandas, NumPy): Используются для предобработки данных.

Пример задачи

Задача: Ежедневный анализ большого объема действий пользователя для выявления аномального поведения.

Процесс и Инструменты:

1. Сбор действий: Действия собираются в течение дня/недели/месяца и сохраняются в PostgreSQL.
2. Предобработка: Использование Apache Spark для очистки и форматирования данных логов.
3. Загрузка ML Модели: Модель, обученная с помощью PyTorch и сохраненная на S3, загружается в Spark.
4. Batch Inference: Spark применяет модель ко всем логам.
5. Постобработка: Результаты анализируются на предмет аномалий.
6. Хранение и Отчетность: Результаты сохраняются обратно в ClickHouse, и создается отчет.

Пример реального сервиса

Пример использования Batch Inference компанией Ozon может быть связан с системой рекомендаций продуктов. В таком сценарии, Batch Inference используется для анализа больших объемов данных покупок пользователей и формирования персонализированных рекомендаций продуктов

Как это работает:

1. Сбор Данных:
   • Ozon регулярно собирает данные о покупках пользователей, включая информацию о купленных товарах, историю поисковых запросов, отзывы на товары и их рейтинги.
   • Данные могут также включать пользовательские профили, предпочтения, историю просмотров и другую релевантную информацию.
2. Предобработка Данных:
   • Данные очищаются и нормализуются. Например, удаляются дубликаты, исправляются ошибки, преобразуются категориальные данные.
3. Обработка Данных:
   • В пакетном режиме (Batch Mode) данные обрабатываются моделью машинного обучения. Это может происходить, например, ежедневно в ночное время, когда нагрузка на систему минимальна.
   • Модель ML анализирует данные, находя закономерности и связи между покупками и интересами пользователей.
4. Генерация Рекомендаций:
   • На основе анализа модель формирует персонализированные рекомендации для каждого пользователя.
   • Рекомендации могут включать товары, которые могут заинтересовать пользователя на основе его предыдущих покупок и предпочтений.
5. Внедрение Рекомендаций:
   • Рекомендации интегрируются в пользовательский интерфейс Ozon, так что при следующем визите пользователя на сайт или в приложение, он видит эти персонализированные предложения

Batch Inference представляет собой мощный метод для обработки больших объемов данных, когда время не является критическим фактором. Это позволяет максимально использовать вычислительные ресурсы и подходит для широкого спектра задач аналитики и обработки данных

Asynchronous Inference

Asynchronous Inference (Асинхронный Инференс) в контексте моделей машинного обучения (ML) представляет собой подход, при котором запросы на инференс обрабатываются независимо и не требуют мгновенного ответа. Это позволяет системе обрабатывать другие задачи во время ожидания результата инференса.

• Описание: Процесс, при котором запросы на инференс отправляются в систему без необходимости немедленного получения ответа. Запросы обрабатываются в фоновом режиме, а результаты могут быть получены позже.
• Цели: Повышение эффективности и масштабируемости системы, снижение нагрузки на вычислительные ресурсы и улучшение управления потоком данных.

Процесс Asynchronous Inference

1. Отправка Запроса: Пользователь или приложение отправляет запрос на инференс с данными для обработки.
2. Обработка в Фоне: Запрос помещается в очередь и обрабатывается асинхронно.
3. Возврат Результата: После обработки запроса результат отправляется обратно пользователю или сохраняется для дальнейшего использования.

Типовые Инструменты для Asynchronous Inference

• Системы Очередей Сообщений: Например, RabbitMQ или Apache Kafka для управления потоком запросов и ответов.
• Фреймворки для Asynchronous Processing: Такие как Celery (Python), которые позволяют управлять задачами и работать с асинхронными запросами.
• Облачные Сервисы: AWS Lambda, Google Cloud Functions для управления асинхронными задачами без необходимости поддержки постоянно работающего сервера.

Пример Задачи

Задача: Генерация изображений с использованием модели глубокого обучения, например, Stable Diffusion, на основе текстовых описаний.

Процесс и Инструменты:

1. Отправка Запроса: Пользователь отправляет текстовое описание через Телеграмм Бота, которое помещается в очередь сообщений (например, RabbitMQ).
2. Обработка Запроса: Запрос обрабатывается асинхронно с помощью Celery, где модель Stable Diffusion загружается и выполняет инференс.
3. Генерация Изображения: Модель обрабатывает текстовое описание и генерирует соответствующее изображение.
4. Возврат Результата: Сгенерированное изображение возвращается пользователю через веб-интерфейс или сохраняется для дальнейшего использования.

Пример реального сервиса

Пример использования Asynchronous Inference (Асинхронного Инференса) в компании Cloud.ru связан с обработкой пользовательских обращений в службу поддержки. В этом сценарии, асинхронный инференс помогает эффективно обрабатывать большое количество обращений, минимизируя задержки и оптимизируя рабочую нагрузку

Как это работает:

1. Получение Обращений:
   • Cloud.ruПользователи отправляют обращения в службу поддержки через различные каналы: электронную почту, формы обратной связи на сайте и т.д.
   • Каждое обращение содержит текстовое сообщение с описанием проблемы или вопроса пользователя.
2. Асинхронная Отправка Запросов:
   • Обращения помещаются в систему очередей (например, Apache Kafka), откуда они асинхронно отправляются на обработку.
   • Это позволяет системе продолжать принимать новые запросы, не ожидая обработки текущих.
3. Обработка Обращений:
   • Запросы обрабатываются асинхронно, используя модели машинного обучения для анализа текста и классификации обращений.
   • Модели могут определять тип проблемы, срочность, наличие специфических запросов или жалоб.
4. Формирование Ответов:
   • На основе анализа создаются автоматические ответы или рекомендации для сотрудников поддержки.
   • В некоторых случаях система может автоматически предоставлять пользователю базовую информацию или решения стандартных вопросов.
5. Отправка Ответов:
   • Ответы отправляются пользователям, либо напрямую, либо через операторов поддержки, которые могут дополнительно их отредактировать или расширить.

Асинхронный инференс позволяет эффективно масштабировать ML приложения, обеспечивая высокую производительность и оптимизацию ресурсов, особенно в приложениях, требующих обработки большого количества запросов

Serverless Inference

Serverless Inference (Бессерверный Инференс) в контексте моделей машинного обучения (ML) относится к методу выполнения инференса, при котором не требуется постоянно работающий сервер. Вместо этого вычислительные ресурсы выделяются динамически для обработки каждого запроса на инференс

Serverless Inference — это процесс обработки данных моделью ML, при котором вычислительная нагрузка управляется облачной платформой, и пользователь не заботится о поддержке инфраструктуры.

Цели Serverless Inference

• Уменьшение Затрат: Избавление от необходимости поддержки и масштабирования собственной инфраструктуры.
• Эластичность и Масштабируемость: Автоматическое масштабирование ресурсов в соответствии с текущими требованиями к вычислительной мощности.
• Простота Развертывания: Упрощение процесса развертывания моделей ML благодаря использованию облачных услуг.

Процесс Serverless Inference

1. Загрузка Модели: Модель ML загружается в облачную среду (например, в Evolution Serverless).
2. Настройка Триггеров: Настройка событий, которые будут запускать инференс (например, HTTP-запросы).
3. Автоматическое Выполнение: При поступлении запроса на инференс, облачная платформа автоматически выделяет необходимые ресурсы и выполняет инференс.
4. Возврат Результата: Результат инференса отправляется обратно клиенту

Типовые Инструменты для Serverless Inference

• AWS Lambda: Позволяет запускать код без управления серверами.
• Google Cloud Functions: Аналогичная платформа от Google.
• Azure Functions: Serverless вычисления от Microsoft.
• Serverless Evolution Cloud.ru: Serverless вычисления от Cloud.ru
• Docker: Для контейнеризации и упаковки моделей ML.

Пример Задачи

Задача: Автоматическое распознавание изображений с использованием модели глубокого обучения.

Процесс и Инструменты:

1. Подготовка Модели: Модель PyTorch обучается и экспортируется в формат, совместимый с выбранной облачной платформой.
2. Контейнеризация: Модель помещается в Docker-контейнер для упрощения развертывания.
3. Загрузка в Serverless Evolution: Контейнер с моделью загружается в Serverless Evolution.
4. Настройка API Gateway: Настройка API Gateway в AWS для приема HTTP-запросов на инференс.
5. Обработка Запросов: При поступлении запроса с изображением Serverless Evolution автоматически выполняет инференс.
6. Возврат Результата: Результаты распознавания отправляются обратно пользователю.

Пример реального сервиса

Пример использования Serverless Inference (Бессерверного Инференса) в компании "Пятерочка" связан с управлением ценообразованием на основе анализа данных о спросе. В этом сценарии, serverless инференс обеспечивает гибкое и масштабируемое решение для анализа больших объемов данных, не требующее постоянного управления серверной инфраструктурой.

1. Сбор Данных:
   • "Пятерочка" собирает данные о продажах, включая информацию о спросе на различные товары, сезонные изменения, предпочтения покупателей и акционные товары.
   • Данные также могут включать внешние факторы, такие как погодные условия или местные события.
2. Обработка Данных в Облачной Среде:
   • Данные загружаются в облачную платформу, где они доступны для обработки serverless сервисами.
   • Используются облачные функции (например, AWS Lambda или Google Cloud Functions) для анализа данных и выполнения инференса модели ML.
3. Анализ и Инференс:
   • На основе загруженных данных, serverless функции выполняют инференс модели ML для определения оптимальных цен на товары.
   • Модель анализирует тренды, спрос и другие факторы, чтобы предложить цены, максимизирующие прибыль и удовлетворение потребностей клиентов.
4. Получение Результатов и Применение Изменений:
   • Результаты инференса (рекомендации по ценообразованию) отправляются обратно в систему управления "Пятерочки".
   • На основе этих данных могут быть внесены изменения в цены товаров в магазинах сети.

Serverless Inference предлагает удобный и экономичный способ запуска ML моделей, особенно полезный для приложений с переменной нагрузкой и требованиями к масштабируемости. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на самой модели и ее функциональности, не беспокоясь о поддержке инфраструктуры

Real-Time Inference

Real-Time Inference (Инференс в Реальном Времени) в контексте моделей машинного обучения (ML) относится к быстрой обработке данных и предоставлению результатов в режиме реального времени, что критически важно во многих приложениях, требующих немедленного реагирования.

Real-Time Inference - это процесс, при котором модель ML обрабатывает входящие данные и предоставляет результаты без заметной задержки. Это позволяет использовать модели ML в приложениях, требующих мгновенного реагирования, таких как системы распознавания речи, рекомендательные системы и другие.

Цели Real-Time Inference

• Минимизация Задержек: Обеспечение мгновенного ответа для улучшения пользовательского опыта и эффективности приложений.
• Высокая Производительность: Поддержание стабильной и быстрой работы системы при обработке входящих данных.
• Точность и Надежность: Обеспечение точности и надежности результатов в динамичных условиях.

Процесс Real-Time Inference

1. Прием Данных: Непрерывный поток входящих данных, который может поступать от различных источников.
2. Обработка Данных: Быстрая предобработка и нормализация данных перед подачей их в модель.
3. Загрузка Модели: Использование оптимизированной для быстродействия модели ML.
4. Выполнение Инференса: Немедленное применение модели к данным и получение результатов.
5. Возврат Результата: Отправка результатов обратно в приложение или систему для дальнейших действий.

Типовые Инструменты для Real-Time Inference

• Фреймворки ML: PyTorch, TensorFlow, особенно их оптимизированные версии для быстрого инференса, например, TensorFlow Lite или PyTorch JIT.
• Серверы Инференса: NVIDIA TensorRT, OpenVINO от Intel для оптимизации производительности на специализированном оборудовании.
• Средства Мониторинга и Оркестрации: Kubernetes, Prometheus для управления и масштабирования ресурсов.

Пример Задачи

Задача: Система распознавания речи для перевода голоса в текст в реальном времени.

Процесс и Инструменты:

1. Прием Аудио: Потоковое аудио поступает от пользователя через микрофон.
2. Предобработка: Обработка и нормализация аудио сигнала.
3. Загрузка Модели: Использование модели распознавания речи, оптимизированной с помощью PyTorch JIT для ускорения инференса.
4. Распознавание Речи: Модель обрабатывает аудио и преобразует его в текст в реальном времени.
5. Возврат Результата: Текст отправляется обратно в приложение для отображения пользователю.

Пример реального сервиса

Пример использования Real-Time Inference (Инференса в Реальном Времени) в сети магазинов "Пятерочка" может быть связан с системой распознавания лиц для идентификации участников программы лояльности и персонализации предложений клиентам при входе в магазин.

Как это работает:

1. Установка Камер:
   • В магазинах "Пятерочка" устанавливаются камеры с функцией распознавания лиц на входе.
   • Эти камеры подключены к системе обработки данных в реальном времени.
2. Потоковая Обработка Данных:
   • Когда покупатель входит в магазин, камера фиксирует его лицо и отправляет данные на сервер для обработки.
   • Сервер использует модель машинного обучения для распознавания лица в реальном времени.
3. Идентификация Участника Программы Лояльности:
   • Если система распознает лицо как принадлежащее участнику программы лояльности, она немедленно идентифицирует клиента.
   • На основе истории покупок и предпочтений клиента система может предложить персонализированные предложения или скидки.
4. Персонализация Предложений:
   • Система отправляет информацию о клиенте и его предпочтениях на мобильное устройство сотрудника или на специальный терминал.
   • Сотрудник магазина или автоматизированная система может предложить клиенту специальные скидки или информацию о продуктах.

Real-Time Inference является ключевым компонентом во многих современных ML приложениях, где скорость и отзывчивость системы имеют решающее значение. Благодаря быстрому инференсу, приложения могут предоставлять пользователю высококачественный и эффективный сервис

Сравнительная таблица

Сравнительная таблица, отображающая плюсы, минусы и цели различных методов инференса моделей машинного обучения

Тип инференса	Плюсы	Минусы	Цели
Batch Inference	Экономичность, эффективная обработка больших данных.	Высокая задержка, не подходит для реального времени.	Обработка больших наборов данных в нереальном времени.
Asynchronous Inference	Улучшение производительности, разгрузка основного потока.	Сложность управления, зависимость от очередей сообщений.	Эффективная обработка множества запросов без блокировки.
Serverless Inference	Минимальные затраты на инфраструктуру, эластичность.	Ограничения облачных платформ, холодный старт.	Гибкое и масштабируемое развертывание без управления серверами.
Real-Time Inference	Мгновенный ответ, подходит для интерактивных приложений.	Требует значительных вычислительных ресурсов.	Обработка и реагирование на данные в реальном времени.

Эта таблица поможет определить подходящий метод инференса в зависимости от требований и ограничений конкретного приложения или задачи.

Заключение

В заключение, мы видим, что инференс моделей машинного обучения играет важную роль в различных аспектах бизнеса и предоставляет ценные возможности для улучшения пользовательского опыта и повышения эффективности операций. От пакетной обработки больших данных в Batch Inference до мгновенного реагирования на входящие данные в Real-Time Inference, каждый метод предлагает уникальные преимущества и подходит для определенных сценариев использования.

В компаниях, таких как Ozon, Яндекс, Сбербанк и Пятерочка, мы видим примеры применения этих методов для решения конкретных бизнес-задач: от анализа истории покупок для формирования персонализированных рекомендаций до использования асинхронного инференса для эффективной обработки запросов клиентов. Serverless Inference позволяет оптимизировать процессы, снижая затраты на инфраструктуру и обеспечивая гибкость в обработке данных, в то время как Real-Time Inference открывает двери для инновационных решений, таких как системы распознавания лиц для программ лояльности.

Эти технологии продолжают развиваться, и мы можем ожидать, что будущее принесет еще больше инновационных применений машинного обучения в различных отраслях. Понимание и применение этих методов инференса позволяют компаниям не только повышать эффективность своих операций, но и улучшать взаимодействие с клиентами, предлагая им более качественный и персонализированный сервис

Подписывайтесь на телеграмм канал там больше материла про ML https://t.me/ml_pops