专家授课︱如何亲自动手搭建一个大数据分析模型

至顶网 2020-03-27 18:01

今天,我们邀请到戴尔易安信非结构化数据解决方案企业技术顾问简君芳,教你如何手动搭建一个AI算法模型。动动手,你也可以亲自实践AI。

AI这个词,仿佛自带高大上光环

无论它身在哪个行业

总会让人们发出惊叹:

AI打败排名世界第一的围棋选手,WOW!

AI能帮你驾驶汽车,Awesome!

AI能诊断疾病,Niubility!

在这个言高科技必称AI的年代,AI在大众的印象里总是遥远而神秘,但小编要告诉你,其实AI并不遥远~

今天,我们邀请到戴尔易安信非结构化数据解决方案企业技术顾问简君芳,教你如何手动搭建一个AI算法模型。动动手,你也可以亲自实践AI。

简单深度学习实践

搭建猫狗识别AI算法模型

开始前,首先介绍一下AI的工作流程:

专家授课︱如何亲自动手搭建一个大数据分析模型

简单来说就是分成两部分:

1.训练

①需要累积数据,并预期数据越多越好,所以存储必须可扩展。

②数据科学家处理数据,初步建立算法模型,读取数据。

③需要GPU执行framework(如TensorFlow),forward前向传播跑出结果,计算误差损失,backward反向传播更新参数修改模型,不断重复, 最终得到准确度较高的训练好的模型。

2. 推断

①需要全新的数据来验证。

②使用训练好的模型,验证准确度是否真的够高。

③部署该模型到实际环境正式使用。

这其实是一个永无止尽不断循环的过程,没有最好的模型,只有更好的模型。总之,目的就是要找出可以帮助公司业务,达到最佳ROI的“那个模型”。但重点是,要怎么找到“那个模型”,够好还有够快?这才是AI时代,各公司真正的核心竞争力所在。

所以现在就要来好好分析一下这个过程的三大要素:

1. 大数据

有人说过,若你有趋近无限的数据,你就可以训练出趋近完美的模型。所以要模型好,准确度高,最重要的就是先要有数据,越多越好。不过这首先就会带来一个问题,这些不断成长数据要放在哪里?本地磁盘容量不够,RAID存储扩充不行,只有真正分布式的横向扩展存储才是最适合大数据的,从而让模型更好。

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2. 算力

比如GPU,计算力越强,AI流程越快,也是基础设施成本最贵的部分。可是并非花了大价钱买了GPU,就能高枕无忧了,如果GPU的使用率只有不到50%呢,这样还快得起来吗?

事实上这是目前非常普遍的现象,GPU使用率不高的原因通常都是在于I/O瓶颈。而只有可以分散处理大量并发I/O的分布式存储才是最能提高GPU利用率的,让模型更快。

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3. 算法

算法需要数据科学家一方面了解公司业务,另一方面了解数据,建立正确的模型。

说的简单,其中过程也是非常复杂的,比如IoT需要使用Kafka,机器学习需要使用SparkML,深度学习需要使用TensorFlow,大数据分析需要使用Hadoop,处理数据需要使用ETL工具,最后还要做可视化/BI等……若都是分开的孤岛,不但流程复杂,数据需要复制许多份,并且数据迁移来迁移去非常耗时。

这时候不如使用数据湖,不再有孤岛,整合流程,数据保持同一份节省TCO整体成本,省下数据迁移的心力,提升数据科学家的工作效率,让他们专注在最有价值的算法上。

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接下来,就用实际的猫狗辨识简单实践来体验一下TensorFlow深度学习吧!

这里我使用的存储是戴尔易安信Isilon,为什么用它呢?通过上面的讲解你应该能知道,AI所需要存储不仅要强大扩展能力,同时还不能有I/O瓶颈。而Isilon正是一款真正分布式的横向扩展NAS存储,不仅能轻松扩展到数十个PB,还能助攻GPU,让使用率高达90%+,更能提供原生数据湖整合流程提升工作效率。

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*Isilon由英特尔® 至强®处理器提供支持,该处理器采用软件定义的基础设施和敏捷云架构,为Isilon提供了卓越的性能和效率,可加速要求严苛的文件工作负载,使企业发挥数据资本的价值,加速业务的数字转型。

广告不多说了,下面正式开始实践。

这里我使用VMware Workstation跑两个VM:

一个VM是Ubuntu 16.04作为AI服务器,安装软件如下:

☞ Anaconda with Python 3.7

☞ Jupyter Notebook

☞ TensorFlow

☞ Keras

☞ Opencv

另一个VM是Isilon simulater OneFS 8.2.0作为AI存储,设定准备如下:

☞ 启动trial license

☞ 建立/ifs/ai路径

☞ 在网络上下载了三千张猫跟狗的图片数据,都放在/ifs/ai/datasets/images目录下

☞ 在网络上下载了深度学习猫狗辨识模型的python code,路径为/ifs/ai/dl_isilon.ipynb

☞ 建立/ifs/ai/trained_模型s目录给训练好的模型存档

01 步骤一

建立联机,正式环境可能会使用Kubernetes,可以把Isilon直接用NFS或是透过CSI作为persistent volume提供给GPU docker。但因为我这里只使用单一VM,所以我用最简单的NFS mount方式,把Isilon mount给Ubuntu的/home/ai/isilon目录。

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02 步骤二

接着在Ubuntu上开启Jupyter Notebook,这时候可以看到名为isilon的目录出现,进入/Isilon/ai就可以看到之前准备好的数据和python code。

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03 步骤三

打开dl_isilon.ipynb,一开始就是要设定读取数据的地方,这里的路径“./datasets/images/”其实就是指向Isilon的/ifs/ai/datasets/images。

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04 步骤四

接下来把三千张图片重设大小,做卷标分类,其中两千张来做训练,一千张做验证,于是会产生四个目录,其中“./datasets/catsvsdogs/train/dogs”其实就是指向Isilon的/ifs/ai/datasets/catsvsdogs/train/dogs,依此类推。

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05 步骤五

然后经过一些转格式的预处理动作,就是建立CNNmodel的部分了,其中有些超参数可以调整如batch_size,epochs。

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现在就开始训练了,训练好的模型会存档为./trained_models/cats_vs_dogs.h5,其实就是指向Isilon的/ifs/ai/trained_models/cats_vs_dogs.h5。

可以看到,训练十次,每次两千张,损失越来越低,准确度越来越高,训练第一次的准确度只有50%,训练第十次的准确度有71.5%,当然这远远不够高, 是因为只有两千张图片,想象一下若有两万张图片,准确度就可能到达95%以上了,这就是大数据的威力与价值!

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接下来用另外一千张图片来验证这个已经训练好,存在Isilon上的模型。

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以上就是一个简单的使用Isilon实现AI解决方案的猫狗辨识实践。其实AI并没有那么神秘,动手起来也不难,最重要的,是不是觉得Isilon真的很适合AI了呢?

如果这个训练好的模型准确度高于人类,那么就可以实际部署在生产环境上了,以后就可以让AI帮助公司业务来判断图片,比人类准确度高,比人类速度快,还不会有人为错误,一片美好的未来~

但是!工欲善其事,必先利其器,必须要先有适合的AI存储如Isilon才能往美好的未来迈进,准确并快速地找出可以高效帮助公司业务的模型,达到最佳ROI!

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