作者 | 神經星星
來源 | HyperAI超神經（ID:HyperAI）
近日，PyTorch 發佈了 1.5 版本的更新，作為越來越受歡迎的機器學習框架，PyTorch 本次也帶來了大的功能升級。此外， Facebook 和 AWS 還合作推出了兩個重要的 PyTorch 庫。
隨著 PyTorch 在生產環境中的應用越來越多，為社區提供更好的工具和平臺，以便高效地擴展訓練和部署模型，也成了 PyTorch 的當務之急。
近日 PyTorch 1.5 發佈，升級了主要的 torchvision，torchtext 和 torchaudio 庫，並推出將模型從 Python API 轉換為 C ++ API 等功能。
除此之外，Facebook 還和 Amazon 合作，推出了兩個重磅的工具：TorchServe 模型服務框架和 TorchElastic Kubernetes 控制器。
TorchServe 旨在為大規模部署 PyTorch 模型推理，提供一個乾淨、兼容性好的工業級路徑。
而 TorchElastic Kubernetes 控制器，可讓開發人員快速使用 Kubernetes 集群，在 PyTorch 中創建容錯分佈式訓練作業。
這似乎是 Facebook 聯手亞馬遜，在針對大型性能 AI 模型框架上，宣戰 TensorFlow 的一個舉措。
TorchServe：用於推理任務
部署機器學習模型進行規模化推理並非易事。開發人員必須收集和打包模型工件，創建安全的服務棧，安裝和配置預測用的軟件庫，創建和使用 API 和端點，生成監控用的日誌和指標，並在可能的多個服務器上管理多個模型版本。
上述每一項任務都需要大量的時間，並可能會使模型部署速度減慢數週甚至數月。此外，為低延遲在線應用優化服務是一件必須要做的事情。
此前使用 PyTorch 的開發人員，均缺乏官方支持的部署 PyTorch 模型的方法。而生產模型服務框架 TorchServe 的發佈，將改變這一現狀，它能夠更容易地將模型投入到生產中。
在下面的例子中，將說明如何從 Torchvision 中提取訓練過的模型，並使用 TorchServe 進行部署。
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TorchServe 的測試版本現已可用，其特點包括:
- 原生態 API：支持用於預測的推理 API，和用於管理模型服務器的管理 API。
- 安全部署：包括對安全部署的 HTTPS 支持。
- 強大的模型管理功能：允許通過命令行接口、配置文件或運行時 API 對模型、版本和單個工作線程進行完整配置。
- 模型歸檔： 提供執行「模型歸檔」的工具，這是一個將模型、參數和支持文件打包到單個持久工件的過程。使用一個簡單的命令行界面，可以打包和導出為單個「 .mar」文件，其中包含提供 PyTorch 模型所需的一切。該 .mar 文件可以共享和重用。
- 內置的模型處理程序：支持涵蓋最常見用例，如圖像分類、對象檢測、文本分類、圖像分割的模型處理程序。TorchServe 還支持自定義處理程序。
- 日誌記錄和指標：支持可靠的日誌記錄和實時指標，以監視推理服務和端點、性能、資源利用率和錯誤。還可以生成自定義日誌並定義自定義指標。
- 模型管理：支持同時管理多個模型或同一模型的多個版本。你可以使用模型版本回到早期版本，或者將流量路由到不同的版本進行 A/B 測試。
- 預構建的圖像：準備就緒後，可以在基於 CPU 和 NVIDIA GPU 的環境中，部署T orchServe 的 Dockerfile 和 Docker 鏡像。最新的 Dockerfiles 和圖像可以在這裡找到。
用戶也可以從 pytorch.org/serve 獲得安裝說明、教程和文檔。
TorchElastic ：集成的 K8S 控制器
當前機器學習的訓練模型越來越大，如 RoBERTa 和 TuringNLG，它們向外擴展到分佈式集群的需求也變得越來越重要。為了滿足這一需求，通常會使用搶佔式實例（例如 Amazon EC2 Spot 實例）。
但這些可搶佔實例本身是不可預測的，為此，第二個工具 TorchElastic 出現了。
Kubernetes 和 TorchElastic 的集成，允許 PyTorch 開發人員在一組計算節點上訓練機器學習模型，這些節點可以動態地變化，而不會破壞模型訓練過程。
即使節點發生故障，TorchElastic 的內置容錯功能也可以暫停節點級別的訓練，並在該節點再次恢復正常後恢復訓練。
TorchElastic 的內置容錯能力支持斷點續傳
此外，使用帶有 TorchElastic 的 Kubernetes 控制器，可以在硬件或節點回收時問題上，在被替換了節點的集群上，運行分佈式訓練的關鍵任務。
訓練任務可以使用部分被請求的資源啟動，並且可以隨著資源可用而動態擴展，無需停止或重新啟動。
要利用這些功能，用戶只需在簡單的作業定義中指定訓練參數，Kubernetes-TorchElastic 軟件包便可以管理作業的生命週期。
以下是用於 Imagenet 訓練作業的 TorchElastic 配置的簡單示例：
<code>apiVersion: elastic.pytorch.org/v1alpha1/<code><code>kind: ElasticJob/<code><code>metadata:/<code><code> name: imagenet/<code><code>namespace
: elastic-job/<code><code>spec:/<code><code> rdzvEndpoint: $ETCD_SERVER_ENDPOINT/<code><code> minReplicas:1
/<code><code> maxReplicas:2
/<code><code> replicaSpecs:/<code><code> Worker:/<code><code> replicas:2
/<code><code> restartPolicy: ExitCode/<code><code>template
:/<code><code> apiVersion: v1/<code><code> kind: Pod/<code><code> spec:/<code><code> containers:/<code><code> - name: elasticjob-worker/<code><code> image: torchelastic/examples:0.2
.0
rc1/<code><code> imagePullPolicy: Always/<code><code> args:/<code><code> -"--nproc_per_node=1"
/<code><code> -"/workspace/examples/imagenet/main.py"
/<code><code> -"--arch=resnet18"
/<code><code> -"--epochs=20"
/<code><code> -"--batch-size=32"
/<code>
微軟、谷歌，就問你們慌不慌？
這次兩家合作推出全新 PyTorch 庫的操作，其背後也許有著更深層的意義，因為「不帶你玩」這個套路，在框架模型發展的歷史上，已不是第一次出現。
2017 年 12 月，AWS、Facebook 和微軟宣佈，他們將共同開發可用於生產環境的 ONNX ，以此來對抗谷歌 TensorFlow 對工業界使用的壟斷。
隨後 Apache MXNet 、Caffe2、PyTorch 等主流深度學習框架，都對 ONNX 實現了不同程度的支持，這方便了算法及模型在不同的框架之間的遷移。
AWS、Facebook 和微軟當初欲用 ONNX 一統框架江湖
而 ONNX 想打通學術界和產業界的願景，實際上並沒有達到當初的預期，各家框架依然用各自的服務體系，基本上只有 MXNet 和 PyTorch 深入到了 ONNX。
而如今，PyTorch 推出了自己的服務體系，ONNX 則近乎失去了存在的意義（MXNet 表示不知所措）。
另一方面，PyTorch 在不斷的升級更新之下，框架的兼容性和易用性，正在逼近甚至趕超最強勁的對手 TensorFlow。
雖然谷歌有自己的雲服務和框架，但 AWS 的雲資源和 Facebook 的框架體系聯合，強強聯手之下，恐怕谷歌也將難以招架。
而微軟已經被曾經 ONNX 三人組的兩個小夥伴踢出群聊，下一步不知做何打算？
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