机器不学习:从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

zhixingheyitian

/ 机器学习简介 /

在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习,根据维基百科的介绍,机器学习有下面几种定义:

  • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法性能
  • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究;
  • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准;
  • 一种经常引用的英文定义是「A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.」。

*加粗的是重点/加粗的是重点/加粗的是重点

其实在「美图数据技术团队」之前的科普文章贝叶斯概率模型一览曾介绍过,机器学习狭义上是指代统计机器学习,统计学习根据任务类型可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。

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机器学习常用的算法可以分为以下种类:

1.构造间隔理论分布:人工神经网络、决策树、感知器、支持向量机、集成学习 AdaBoost、降维与度量学习、聚类、贝叶斯分类器;

2.构造条件概率:高斯过程回归、线性判别分析、最近邻居法、径向基函数核;

3.通过再生模型构造概率密度函数:最大期望算法、概率图模型(贝叶斯网和 Markov 随机场)、Generative Topographic Mapping;

4.近似推断技术:马尔可夫链、蒙特卡罗方法、变分法;

5.最优化算法。

/ Spark MLlib /

在上文我们曾提到机器学习的重点之一是「经验」,而对于计算机而言经验往往需要经过多轮迭代计算才能得到,而 Spark 擅长迭代计算,正好符合机器学习这一特性。在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较,从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。

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Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容:

  • 学习算法:分类、回归、聚类和协同过滤;
  • 特征处理:特征提取、变换、降维和选择;
  • 管道(Pipeline):用于构建、评估和调整机器学习管道的工具;
  • 持久性:保存和加载算法,模型和管道;
  • 实用工具:线性代数,统计,最优化,调参等工具。

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上表总结了 Spark MLlib 支持的功能结构,可以看出它所提供的算法丰富,但算法种类较少并且老旧,因此 Spark MLlib 在算法上支持与 kylin 项目有些脱节,它的主要功能更多是与特征相关的。

ML Pipelines

从 Spark 2.0 开始基于 RDD 的 API 进入维护模式,Spark 的主要机器学习 API 现在是基于 DataFrame 的 API spark.ml,借鉴 Scikit-Learn 的设计提供了 Pipeline 套件,以构建机器学习工作流。 ML Pipelines 提供了一套基于 DataFrame 构建的统一的高级 API ,可帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。

*「Spark ML」不是官方名称,偶尔用于指代基于 MLlib DataFrame 的 API

首先了解 ML Pipelines 内几个重要组件。

DataFrame

DataFrame 让 Spark 具备了处理大规模结构化数据的能力。

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RDD 是分布式 Java 对象的集合,对象的内部数据结构对于 RDD 而言不可知。DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集,RDD 中存储了 Row 对象,Row 对象提供了详细的结构信息,即模式(schema),使得 DataFrame 具备了结构化数据的能力。

Transforme

Transformer 通常是一个数据/特征变换的类,或一个训练好的模型。

每个 Transformer 都有 transform 函数,用于将一个 DataFrame 转换为另一个 DataFrame 。一般 transform 的过程是在输入的 DataFrame 上添加一列或者多列 ,Transformer.transform也是惰性执行,只会生成新的 DataFrame 变量,而不会去提交 job 计算 DataFrame 中的内容。

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Estimator

Estimator 抽象了从输入数据学习模型的过程,每个 Estimator 都实现了 fit 方法,用于给定 DataFrame 和 Params 后,生成一个 Transformer(即训练好的模型),每当调用 Estimator.fit() 后,都会产生 job 去训练模型,得到模型参数。

Param

可以通过设置 Transformer 或 Estimator 实例的参数来设置模型参数,也可以通过传入 ParamMap 对象来设置模型参数。

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Pipeline

Pipeline 定义了一组数据处理流程,可以在 Pipeline 中加入 Transformer、Estimator 或另一个 Pipeline。Pipeline 继承自 Estimator,调用 Pipeline.fit 方法后返回一个 Transformer——PipelineModel;PipelineModel 继承自 Transformer,用于将输入经过 Pipeline 的各个 Transformer 的变换后,得到最终输出。

Spark MLlib 典型流程如下:

  • 构造训练数据集
  • 构建各个 Stage
  • Stage 组成 Pipeline
  • 启动模型训练
  • 评估模型效果
  • 计算预测结果

通过一个 Pipeline 的文本分类示例来加深理解:

import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.Row
// Prepare training documents from a list of (id, text, label) tuples.
val training = spark.createDataFrame(Seq(
 (0L, "a b c d e spark", 1.0),
 (1L, "b d", 0.0),
 (2L, "spark f g h", 1.0),
 (3L, "hadoop mapreduce", 0.0)
)).toDF("id", "text", "label")
// Configure an ML pipeline, which consists of three stages: tokenizer, hashingTF, and lr.
val tokenizer = new Tokenizer()
 .setInputCol("text")
 .setOutputCol("words")
val hashingTF = new HashingTF()
 .setNumFeatures(1000)
 .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
 .setOutputCol("features")
val lr = new LogisticRegression()
 .setMaxIter(10)
 .setRegParam(0.001)
val pipeline = new Pipeline()
 .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))
// Fit the pipeline to training documents.
val model = pipeline.fit(training)
// Now we can optionally save the fitted pipeline to disk
model.write.overwrite().save("/tmp/spark-logistic-regression-model")
// We can also save this unfit pipeline to disk
pipeline.write.overwrite().save("/tmp/unfit-lr-model")
// And load it back in during production
val sameModel = PipelineModel.load("/tmp/spark-logistic-regression-model")
// Prepare test documents, which are unlabeled (id, text) tuples.
val test = spark.createDataFrame(Seq(
 (4L, "spark i j k"),
 (5L, "l m n"),
 (6L, "spark hadoop spark"),
 (7L, "apache hadoop")
)).toDF("id", "text")
// Make predictions on test documents.
model.transform(test)
 .select("id", "text", "probability", "prediction")
 .collect()
 .foreach { case Row(id: Long, text: String, prob: Vector, prediction: Double) =>
 println(s"($id, $text) --> prob=$prob, prediction=$prediction")
 }

模型选择与调参

Spark MLlib 提供了 CrossValidator 和 TrainValidationSplit 两个模型选择和调参工具。模型选择与调参的三个基本组件分别是 Estimator、ParamGrid 和 Evaluator,其中 Estimator 包括算法或者 Pipeline;ParamGrid 即 ParamMap 集合,提供参数搜索空间;Evaluator 即评价指标。

CrossValidator

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via https://github.com/JerryLead/blogs/blob/master/BigDataSystems/Spark/ML/Introduction%20to%20MLlib%20Pipeline.md

CrossValidator 将数据集按照交叉验证数切分成 n 份,每次用 n-1 份作为训练集,剩余的作为测试集,训练并评估模型,重复 n 次,得到 n 个评估结果,求 n 次的平均值作为这次交叉验证的结果。接着对每个候选 ParamMap 重复上面的过程,选择最优的 ParamMap 并重新训练模型,得到最优参数的模型输出。

?举个例子:

// We use a ParamGridBuilder to construct a grid of parameters to search over.
// With 3 values for hashingTF.numFeatures and 2 values for lr.regParam,
// this grid will have 3 x 2 = 6 parameter settings for CrossValidator to choose from.
val paramGrid = new ParamGridBuilder()
 .addGrid(hashingTF.numFeatures, Array(10, 100, 1000))
 .addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))
 .build()
// We now treat the Pipeline as an Estimator, wrapping it in a CrossValidator instance.
// This will allow us to jointly choose parameters for all Pipeline stages.
// A CrossValidator requires an Estimator, a set of Estimator ParamMaps, and an Evaluator.
// Note that the evaluator here is a BinaryClassificationEvaluator and its default metric
// is areaUnderROC.
val cv = new CrossValidator()
 .setEstimator(pipeline)
 .setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)
 .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
 .setNumFolds(2) // Use 3+ in practice
 .setParallelism(2) // Evaluate up to 2 parameter settings in parallel
// Run cross-validation, and choose the best set of parameters.
val cvModel = cv.fit(training)
// Prepare test documents, which are unlabeled (id, text) tuples.
val test = spark.createDataFrame(Seq(
 (4L, "spark i j k"),
 (5L, "l m n"),
 (6L, "mapreduce spark"),
 (7L, "apache hadoop")
)).toDF("id", "text")
// Make predictions on test documents. cvModel uses the best model found (lrModel).
cvModel.transform(test)
 .select("id", "text", "probability", "prediction")
 .collect()
 .foreach { case Row(id: Long, text: String, prob: Vector, prediction: Double) =>
 println(s"($id, $text) --> prob=$prob, prediction=$prediction")
 }

TrainValidationSplit

TrainValidationSplit 使用 trainRatio 参数将训练集按照比例切分成训练和验证集,其中 trainRatio 比例的样本用于训练,剩余样本用于验证。

与 CrossValidator 不同的是,TrainValidationSplit 只有一次验证过程,可以简单看成是 CrossValidator 的 n 为 2 时的特殊版本。

?举个例子:

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, TrainValidationSplit}
// Prepare training and test data.
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt")
val Array(training, test) = data.randomSplit(Array(0.9, 0.1), seed = 12345)
val lr = new LinearRegression()
 .setMaxIter(10)
// We use a ParamGridBuilder to construct a grid of parameters to search over.
// TrainValidationSplit will try all combinations of values and determine best model using
// the evaluator.
val paramGrid = new ParamGridBuilder()
 .addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))
 .addGrid(lr.fitIntercept)
 .addGrid(lr.elasticNetParam, Array(0.0, 0.5, 1.0))
 .build()
// In this case the estimator is simply the linear regression.
// A TrainValidationSplit requires an Estimator, a set of Estimator ParamMaps, and an Evaluator.
val trainValidationSplit = new TrainValidationSplit()
 .setEstimator(lr)
 .setEvaluator(new RegressionEvaluator)
 .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
 // 80% of the data will be used for training and the remaining 20% for validation.
 .setTrainRatio(0.8)
 // Evaluate up to 2 parameter settings in parallel
 .setParallelism(2)
// Run train validation split, and choose the best set of parameters.
val model = trainValidationSplit.fit(training)
// Make predictions on test data. model is the model with combination of parameters
// that performed best.
model.transform(test)
 .select("features", "label", "prediction")
 .show()

实现自定义 Transformer

继承自 Transformer 类,实现 transform 方法,通常是在输入的 DataFrame 上添加一列或多列。

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对于单输入列,单输出列的 Transformer 可以继承自 UnaryTransformer 类,并实现其中的 createTransformFunc 方法,实现对输入列每一行的处理,并返回相应的输出。

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/ 自研机器学习框架 /

机器学习技术日新月异,却缺少高效灵活的框架降低新技术的调研成本,而经验与技术往往需要通过框架和工具来沉淀,并且算法人员常常受限于算力,导致离线证明有效的模型,因为预估时间复杂度过高而无法上线。

机器不学习:从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

据此美图数据技术团队以「开发简单灵活的机器学习工作流,降低算法人员的新算法调研成本及工程人员的维护成本,并且提供常用的领域内解决方案,将经验沉淀」的目标搭建了一套量身定制的机器学习框架用以解决上述问题,尤其是解决在推荐算法相关任务上遇到的问题。该框架总共包括 3 个组件:Spark Feature、Bamboo 与 Online Scorer。

Spark Feature:训练样本生产

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该组件主要用于训练样本的生产,实现了灵活高效的样本特征编码,可以实现将任意特征集合放在同一个空间进行编码,不同特征集合共享编码空间;为此我们提出了两个概念:第一个是「域」,用于定义共享相同建模过程的一组特征;第二个是「空间」,用于定义共享相同编码空间的一组域。

上图示例中的「Old」展示了在没有“域”和“空间”概念下的样本特征编码,所有特征从 1 开始编号;「New」展示了将 age 和 gender 分别放到 age 域和 gender 域后,两个域分别从 1 开始编码,互不影响。

Spark Feature 最终采用 TFRecords 作为训练样本的存储格式。

Bamboo:模型定义与训练

该组件主要为了实现可扩展、高效、简单快速的模型定义与训练。为此,在设计 Bamboo 时我们遵循以下原则:

1.layer 之间通过 tensor 进行交互,layer 的输入是 tensor,输出也是 tensor;

2.为了最大限度地提高离线与在线效率,没有采用太多高级 api,如 keras,大多数模型与组件基于 Tensorflow 底层 api 开发,并且根据 Tensorflow 官方的性能优化指南对代码进行优化;

3.提供 online-offline 的建模框架,复杂计算放到离线,在线只进行轻量计算,使得复杂模型更易上线;

4.封装数据加载、模型训练与导出、效果评估以及提供了各种辅助工具,用户只需要定义前向推理网络,同时封装了大量的常用 layer,模型定义更快捷。

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Online Scorer:在线预测服务

Online Scorer的目标是提供一个统一,高效的在线推理服务,可以同时支持tensorflow,pytorch,xgboost等各种主流建模框架导出的模型。目前这块工作还在进行中,具体实现方案细节,我们放到后面的专题文章介绍。

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原文发布于微信公众号 - 美图数据技术团队(gh_feb1d206d92b)

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