AWS上的数据科学：端到端AI和机器学习实践指南

data-science-on-aws

引言

随着人工智能和机器学习技术的快速发展,越来越多的企业开始在云平台上构建自己的AI/ML解决方案。作为全球领先的云计算平台,AWS提供了丰富的工具和服务,可以帮助数据科学家和机器学习工程师高效地完成从数据处理到模型部署的全流程工作。本文将基于O'Reilly出版的畅销书《Data Science on AWS》,深入探讨如何利用AWS平台构建端到端的数据科学和机器学习管道。

AWS上的数据科学工作流概述

在AWS平台上进行数据科学和机器学习项目通常包括以下几个关键步骤:

数据获取与存储:使用Amazon S3、Amazon RDS等服务存储原始数据
数据处理与特征工程:利用Amazon EMR、AWS Glue等进行大规模数据处理
模型训练与调优:使用Amazon SageMaker进行模型训练、超参数调优等
模型部署与服务:通过Amazon SageMaker Endpoints部署模型为REST API
监控与维护:使用Amazon CloudWatch等监控模型性能

这些步骤形成了一个完整的机器学习生命周期,可以帮助数据科学团队更高效地完成AI/ML项目。接下来我们将详细介绍每个步骤的具体实施。

数据获取与存储

数据是机器学习项目的基础。AWS提供了多种服务来帮助用户高效地获取、存储和管理大规模数据:

Amazon S3:对象存储服务,可以存储海量非结构化数据
Amazon RDS:关系型数据库服务,适合存储结构化数据
Amazon DynamoDB:NoSQL数据库,适合存储半结构化数据
Amazon Redshift:数据仓库服务,适合存储大规模分析数据

对于本文的示例项目,我们将使用Amazon S3存储原始的产品评论数据集。S3提供了高度可扩展、安全可靠的对象存储,非常适合存储大规模的非结构化文本数据。

数据处理与特征工程

获取数据后,下一步是进行数据清洗、转换和特征工程。AWS提供了多种服务来帮助用户高效地处理大规模数据:

Amazon EMR:基于Hadoop的大数据处理服务
AWS Glue:全托管的ETL(抽取、转换、加载)服务
Amazon SageMaker Processing:用于数据预处理的托管服务

在本项目中,我们将使用Amazon SageMaker Processing来处理原始的产品评论数据。SageMaker Processing提供了一个托管环境,可以运行数据处理和特征工程脚本,无需管理底层基础设施。

以下是使用SageMaker Processing进行数据预处理的示例代码:

from sagemaker.processing import ScriptProcessor

processor = ScriptProcessor(
    role=role,
    image_uri=container, 
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    command=['python3']
)

processor.run(
    code='preprocess.py',
    inputs=[
        ProcessingInput(
            source='s3://mybucket/raw-data/',
            destination='/opt/ml/processing/input'
        )  
    ],
    outputs=[
        ProcessingOutput(
            output_name='train_data',
            source='/opt/ml/processing/output/train',
            destination='s3://mybucket/processed-data/train'
        ),
        ProcessingOutput(  
            output_name='test_data',
            source='/opt/ml/processing/output/test', 
            destination='s3://mybucket/processed-data/test'
        )
    ]
)

这段代码创建了一个ScriptProcessor,用于运行预处理脚本preprocess.py。脚本将从S3读取原始数据,进行清洗和特征工程,然后将处理后的训练集和测试集保存回S3。

模型训练与调优

数据准备就绪后,下一步是训练机器学习模型。Amazon SageMaker提供了全面的模型训练和调优功能:

内置算法:提供常用机器学习算法的优化实现
自定义训练:支持使用自定义代码训练模型
分布式训练:支持在多个实例上分布式训练大规模模型
超参数调优:自动化超参数搜索过程

在本项目中,我们将使用BERT模型来训练一个文本分类器,用于预测产品评论的星级评分。以下是使用SageMaker训练BERT模型的示例代码:

from sagemaker.huggingface import HuggingFace

huggingface_estimator = HuggingFace(
    entry_point='train.py',
    instance_type='ml.p3.2xlarge',
    instance_count=1,
    role=role,
    transformers_version='4.6',
    pytorch_version='1.7',
    py_version='py36',
    hyperparameters = {
        'epochs': 3,
        'train_batch_size': 32,
        'model_name':'bert-base-uncased'
    }
)

huggingface_estimator.fit({
    'train': 's3://mybucket/processed-data/train',
    'test': 's3://mybucket/processed-data/test'  
})

这段代码创建了一个HuggingFace估算器,用于训练BERT模型。估算器会在指定的GPU实例上运行train.py脚本来训练模型,训练数据从S3中读取。

模型部署与服务

模型训练完成后,下一步是将模型部署为可用的服务。Amazon SageMaker提供了多种模型部署选项:

实时推理:将模型部署为持续运行的REST API端点
批量推理:用于大规模离线推理任务
无服务器推理:按需扩展的推理服务,无需管理服务器

对于本项目,我们将使用SageMaker实时推理端点来部署BERT文本分类器。以下是部署模型的示例代码:

from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel

huggingface_model = HuggingFaceModel(
    model_data='s3://mybucket/model.tar.gz',
    role=role, 
    transformers_version='4.6',
    pytorch_version='1.7',
    py_version='py36',
)

predictor = huggingface_model.deploy(
    initial_instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.xlarge'
)

这段代码创建了一个HuggingFaceModel对象,然后调用deploy方法将模型部署为实时推理端点。部署完成后,我们就可以通过REST API调用模型进行预测了。

AWS ML Stack

监控与维护

部署模型后,持续监控模型性能并进行必要的维护是确保模型长期有效的关键。AWS提供了多种工具来帮助监控和维护机器学习模型:

Amazon CloudWatch:监控模型性能指标
Amazon SageMaker Model Monitor:检测数据和模型漂移
Amazon SageMaker Debugger:调试和分析训练作业

以下是使用SageMaker Model Monitor设置数据质量监控的示例代码:

from sagemaker.model_monitor import DataQualityMonitor

data_quality_monitor = DataQualityMonitor(
    role=role,
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    volume_size_in_gb=20,
    max_runtime_in_seconds=3600,
)

data_quality_monitor.suggest_baseline(
    baseline_dataset='s3://mybucket/baseline-data',
    dataset_format=DatasetFormat.csv(header=True),
)

my_monitoring_schedule = data_quality_monitor.create_monitoring_schedule(
    endpoint_input=predictor.endpoint_name,
    schedule_cron_expression='cron(0 * ? * * *)'
)

这段代码创建了一个DataQualityMonitor,用于监控模型输入数据的质量。它首先基于基线数据集建立数据质量基线,然后创建一个监控计划,每小时检查一次模型输入数据是否出现异常。

自动化机器学习工作流

为了提高效率和可重复性,将上述步骤组合成自动化的端到端机器学习管道是一个良好实践。Amazon SageMaker Pipelines提供了一个托管的CI/CD服务,专门用于构建机器学习工作流:

from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline
from sagemaker.workflow.steps import ProcessingStep, TrainingStep, CreateModelStep

preprocessing_step = ProcessingStep(
    name="Preprocess",
    processor=processor,
    inputs=[...],
    outputs=[...]
)

training_step = TrainingStep(
    name="Train",
    estimator=huggingface_estimator,
    inputs={...}
)

model_step = CreateModelStep(
    name="CreateModel",
    model=huggingface_model,
    inputs={...}
)

pipeline = Pipeline(
    name="MyMLPipeline",
    steps=[preprocessing_step, training_step, model_step]
)

pipeline.upsert(role_arn=role)
pipeline.start()

这段代码定义了一个包含数据预处理、模型训练和模型创建步骤的管道。通过使用SageMaker Pipelines,我们可以轻松地自动化整个机器学习工作流,提高开发效率和模型迭代速度。

SageMaker Studio