深度学习或机器学习的模型部署相关的初步了解及分析

机器学习-深度学习 部署相关资料文档

这是上班之后的第一个文档，由于项目原因需要去了解一些和模型部署相关的知识，所以就简单了解了一下相应的部署引擎和框架，也是刚刚开始学习，如果有什么写的不对的欢迎大家交流，看见基本就回。

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下文机器学习-深度学习 部署 简称模型部署

一.模型部署简介

机器学习-深度学习跨语言的部署是通过将主要由python实现的机器学习和深度度学习模型应用于实际的环境中，具体为部署在，手机，网页，PC等各类设备上。主要通过将模型保存成一种格式的文件，然后通过推理引擎进行读取。

机器学习 Machine Learning：机器学习包括深度学习，但是在研究中，机器学习方法主要代指，SVM,KNN,聚类，决策树，随机森林，等传统机器学习方法。

深度学习 Deep Learning ：深度学习主要指，使用神经网络反向传播技术的，CNN(卷积神经网络)，RNN(循环神经网络)，GAN(对抗生成网络)，DQN(强化学习网络等)

推理引擎 Inference Engine ：推理引擎在机器学习和深度学习领域中，是一个软件库或框架，用于运行经过训练的模型以进行预测或分类。它主要用于模型的部署阶段，即在实际应用环境中执行模型来进行推理的过程。

二.模型部署的流程

下文机器学习-深度学习 部署 简称模型部署

• 流程图补充解释
  • 同语言同平台：训练模型在PC端使用python,实际应用中也在PC端使用python，如果在Web上那就是不同平台，如果使用C#就是不同语言（在实际应用中几乎不会出现这种情况）
  • 将模型转换成通用的中间格式: 例如将python中使用sklearn的机器学习库，pytroh,TensorFlow的深度学习库写的训练好的模型，转换中间格式文件，该文件类型可以被目标平台上的语言读取调用。
  • 各种语言调用中间格式文件:使用目标平台支持的推理引擎，读取中间格式文件

主流模型部署流程示意图

三.模型部署工具

在目前的机器学习和深度学习任务中，目前最常用，知名度最高的的有三个库，sklearn机器学习库，以及两个深度学习框架Pytorch 和 TensorFlow 框架，下面的分析主要基于对以上三个常用库进行分析，其他值得一提的框架会在该章结尾进行简单盘点。

TensorFlow.js TensorFlow Lite

简介

在三个常用的库当中其中TensorFlow专属的推理引擎最为成熟（只能转换TensorFlow框架的模型），为TensorFlow.js 和 TensorFlow Lite

TensorFlow提供了TensorFlow.js,和TensorFlow Lite 来部署现有模型其中TensorFlow.js用于使用JavaScript在网页上部署模型，TensorFlow Lite（推理引擎）在手机上或者树莓派上部署模型，其中其，最后介绍的TFX为 TensorFlow Extended 是一个谷歌开发的管理平台，包括数据处理，模型训练，验证，部署和监控。

TensorFlow官网地址www.tensorflow.org

TensorFlow部署框架相关文档https://www.tensorflow.org/learn?hl=zh-cn#deploy-models

评估分析 推荐指数：???

• 优点
  1. 可在网页端训练模型：TensorFlow.js 可以在Web 上搭建模型进行训练，可以利用客户端的计算资源（理论上可以让网页上的模型自主训练个更新）
• 缺点
  1. 性能降低：TensorFlow.js 在网页上部署之后性能往往不如原生服务器
  2. 设备依赖：TensorFlow Lit 使用不同的设备部署性能可能不一致
  3. 资源相对偏少：由于TensorFlow在动态计算图和语法简洁易懂的表现上略弱于Pytorch，因此导致Pytorch更受研究者青睐，从而使得大量的开源模型首先都选择Pytoch框架进行编写（例如Yolo目标检测系列代码）因此再研究新的模型结构和训练策略时，找到的资源不如Pytorch丰富。
  4. 单一框架局限性：当TensorFlow框架无法满足项目需求时候，无法更改为其他框架的好用模型

TorchScript

简介

TorchScript是目前在研究领域最常用的深度学习框架Pytorch的专属推理引擎，可以使用Pytoch的C++ API 进行读取

TorchScript官网文档TorchScriptTorchScript地址https://pytorch.org/docs/stable/jit.html

Pytorh C++部署框架相关文档https://pytorch.org/cppdocs/

评估分析 推荐指数：?

• 优点
  1. 对C++支持较高
• 缺点
  1. 适配语言单一：目前除了python以外，几乎只能找到使用C++调用的资料，其他语言调用基本停留在理论上
  2. 教程资源非常少：几乎找不到浏览或收藏量较大的博客，或者GitHub代码，几乎只能靠看文档来调试
  3. 单一框架局限性：同TensorFlow,当Pytorch框架无法满足项目需求时候，无法更改为其他框架的好用模型

ONNX （Open Neural Network Exchange）

简介

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于机器学习模型互操作性的开放格式。它定义了一组通用操作符和文件格式，使不同框架、工具、运行时和编译器之间的模型使用更加便捷。

ONNX官网地址https://onnx.ai/index.html

下面是官网给出的支持的框架的清单

评估分析 推荐指数 ?????

• 优点
  1. 运行速度提升：将模型转换为ONNX格式后，会将pytroch模型的性能提升5倍左右(CPU,GPU 都可以提升)
  2. 实用性极广：包括了市面几乎所有能支持的框架和包，除了Kears,TensorFlow,Pytorh,sklearn之外，甚至还支持Matlab，可以将这些框架或者语言的模型转换为onnx格式
  3. 兼容的推理引擎丰富：例如 Microsoft 的 ONNX Runtime NVIDIA 的TensorRT (针对NVIDIA GPU进行优化)，以及一些其他的推理库
  4. 资源丰富：由于其出色广泛的适用性和出色的兼容性，其在部署工具的地位超然，由此网络资源非常丰富，易于寻求技术支持
  5. 行业领先：使用ONNX格式结合推理引擎之后模型的运行速度包括上诉TensorFlow和Pytorch的两种工具中，其性能表现在绝大多数情况下都是最好的
• 缺点
  1. 不可避免的略微存在大量框架模型之间寻找适配版本的问题

其他框架

MXNet

MXNet官网地址https://mxnet.apache.org/versions/1.9.1/

除了上诉工具，MXNet也是一个由亚马逊公司研发的推理引擎的框架，支持Python,C++，R等语言

其部署的推理引擎也是专属于这个框架的，且其本身也支持被转换成onnx格式，且其不如TensorFlow,以及Pytorch等应用广泛，导致其知名度和使用率略低，放弃Pytorch,和TensorFlow，学习MXNet意义不大，因此不对其进行优缺点分析。

PaddlePaddle

PaddlePaddle百度飞桨，目前中国最知名的国产深度学习框架，其也有自研的推理引擎Paddle Lite

PaddlePaddle官网地址https://www.paddlepaddle.org.cn/

Paddle Lite官网地址https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlelite

在实际使用中，继承了一部分Pytorch的语法和继承了一部分TensorFlow的的语法，调试的方便程度在Pytorch之下，作为一个国产框架，联系技术支持能方便一些，其自己研的Paddle Lite 也无法超过ONNX的兼容性和性能，在性能全面超越ONNX之前详细分析意义不大。

总结

• 综合考虑学习成本和性能以及泛用性应选择ONNX
• 如果选择传统机器学习只能选择ONNX
• 如果考虑最优适配性，在TensorFlow,PaddlePaddle,MXNet三个有自己较为成熟的部署引擎中，选择TensorFlow
• 如需合作国产选择百度飞桨

引用

TensorFlow官网地址www.tensorflow.org

TensorFlow部署框架相关文档https://www.tensorflow.org/learn?hl=zh-cn#deploy-models

TorchScript官网文档TorchScriptTorchScript地址https://pytorch.org/docs/stable/jit.html

ONNX官网地址https://onnx.ai/index.html

MXNet官网地址https://mxnet.apache.org/versions/1.9.1/

PaddlePaddle官网地址https://www.paddlepaddle.org.cn/

Paddle Lite官网地址https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlelite