Лучший способ начать использовать Azure Machine Learning

Я знаю многих Data Scientist-ов -- да и пожалуй сам к ним отношусь -- которые работают на машинах с GPU, локальных или виртуальных, расположенных в облаке, либо через Jupyter Notebook, либо через какую-то среду разработки Python. Работая в течение 2 лет экспертом-разработчиком по AI/ML я делал именно так, при этом подготавливал данные на обычном сервере или рабочей станции, а запускал обучение на виртуалке с GPU в Azure.

Конечно, мы все слышали про Azure Machine Learning — специальную облачную платформу для машинного обучения. Однако после первого же взгляда на вводные статьи, создаётся впечатление, что Azure ML создаст вам больше проблем, чем решит. Например, в упомянутом выше обучающем примере обучение на Azure ML запускается из Jupyter Notebook, при этом сам обучающий скрипт предлагается создавать и редактировать как текстовый файл в одной из ячеек — при этом не используя автодополнение, подсветку синтаксиса и другие преимущества нормальной среды разработки. По этой причине мы долгое время всерьез не использовали Azure ML в своей работе.

Однако недавно я обнаружил расширение Visual Studio Code для Azure ML. Оно позволяет вам разрабатывать обучающие скрипты прямо в VS Code, используя все преимущества среды — при этом вы можете даже запускать скрипт локально, а затем просто взять и отправить его на обучение в кластере Azure ML несколькими щелчками мыши. Удобно, не правда ли?

При этом вы получаете следующие преимущества от использования Azure ML:

  • Можно работать большую часть времени локально на своей машине в удобном IDE, и использовать GPU только для обучения модели. При этом пул обучающих ресурсов может автоматически подстраиваться под требуемую нагрузку, и установив минимальное количество узлов в 0 вы сможете автоматически запускать виртуалку “по требованию” при наличии обучающих заданий.
  • Вы можете хранить все результаты обучения в одном месте, включая достигнутые метрики и полученные модели — нет необходимости самому придумывать какую-то систему или порядок для хранения всех результатов.
  • При этом над одним проектом могут работать несколько человек — они могут использовать один и тот же вычислительный кластер, все эксперименты будут при этом выстраиваться в очередь, а также они могут видеть результаты экспериментов друг друга. Одним из таких сценариев является использование Azure ML в преподавании Deep Learning, когда вместо того, чтобы давать каждому студенту виртуальную машину с GPU, вы можете создать один кластер, который будет использоваться всеми централизованно. Кроме того, общая таблица результатов с точностью модели может служить хорошим соревновательным элементом.
  • С помощью Azure ML можно легко проводить серии экспериментов, например, для оптимизации гиперпараметров — это можно делать несколькими строчками кода, нет необходимости проводить серии экспериментов вручную.

Надеюсь, я убедил вас попробовать Azure ML! Вот как можно начать:

  • Убедитесь, что у вас установлена Visual Studio Code, а также расширения Azure Sign In и Azure ML
  • Клонируйте репозиторий https://github.com/CloudAdvocacy/AzureMLStarter — он содержит некоторый демонстрационный код для тренировки модели распознавания рукописных цифр на датасете MNIST.
  • Откройте клонированный репозиторий в Visual Studio Code.
  • Читайте дальше!

Azure ML Workspace и Azure ML Portal

Azure ML организован вокруг концепции рабочей области – Workspace. В рабочей области могут хранится данные, в неё отправляют эксперименты для обучения, там же хранятся результаты обучения – полученные метрики и модели. Посмотреть, что находится внутри рабочей области, можно через портал Azure ML – и оттуда же можно совершать множество операций, начиная от загрузки данных и заканчивая мониторингом экспериментов и развертыванием моделей.

Создать рабочую область можно через веб-интерфейс Azure Portal (см. пошаговые инструкции), или с использованием командной строки Azure CLI (инструкции):

az extension add -n azure-cli-ml
az group create -n myazml -l northeurope
az ml workspace create -w myworkspace -g myazml

С рабочей областью связаны также некоторые вычислительные ресурсы (Compute). Создав скрипт для обучения модели, вы можете послать эксперимент на выполнение в рабочую область, и указать compute target — при этом скрипт будет упакован, запущен в нужной вычислительной среде, а затем все результаты эксперимента будут сохранены в рабочей области для дальнейшего анализа и использования.

Обучающий скрипт для MNIST

Рассмотрим классическую задачу распознавания рукописных цифр с использованием набора данных MNIST. Аналогично в дальнейшем вы сможете выполнять любые свои обучающие скрипты.

В нашем репозитории есть скрипт train_local.py, который обучаем простейшую модель линейной регрессии с использованием библиотеки SkLearn. Конечно, я понимаю, что это не самый лучший способ решить задачу — мы используем его для примера, как самый простой.

Скрипт сначала скачивает данные MNIST из OpenML, а затем использует класс LogisticRegression для обучения модели, и затем печатает полученную точность:

mnist = fetch_openml('mnist_784')
mnist['target'] = np.array([int(x) for x in mnist['target']])

shuffle_index = np.random.permutation(len(mist['data']))
X, y = mnist['data'][shuffle_index], mnist['target'][shuffle_index]

X_train, X_test, y_train, y_test = 
  train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 42)

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_hat = lr.predict(X_test)
acc = np.average(np.int32(y_hat == y_test))

print('Overall accuracy:', acc)

Вы можете запустить скрипт на своём компьютере и через пару секунд получите результат.

Запускаем скрипт в Azure ML

Если же мы будем запускать скрипт на обучение через Azure ML, у нас будет два основных преимущества:

  • Запуск обучения на произвольном вычислительном ресурсе, который как правило более производительный, чем локальный компьютер. При этом Azure ML сам позаботится о том, чтобы упаковать наш скрипт со всеми файлами из текущей директории в docker-контейнер, установить требуемые зависимости, и отправить его на выполнение.
  • Запись результатов в единый реестр внутри рабочей области Azure ML. Чтобы воспользоваться этой возможностью, нам нужно добавить пару строчек кода к нашему скрипту для записи результирующей точности:
from azureml.core.run import Run
...
try:    
    run = Run.get_submitted_run()
    run.log('accuracy', acc)
except:
    pass

Соответствующая версия скрипта называется train_universal.py (она чуть более хитро устроена, чем написано выше, но не сильно). Этот скрипт можно запускать как локально, так и на удалённом вычислительном ресурсе.

Чтобы запустить его в Azure ML из VS Code, надо проделать следующее:

  1. Убедитесь, что расширения Azure подключено к вашей подписке. Выберите иконку Azure в меню слева. Если вы не подключены, в правом нижнем углу появится увдомление (вот такое), нажав на которое вы сможете войти через браузер. Можно также нажать Ctrl-Shift-P для вызова командной строки VS Code, и набрать Azure Sign In.

  2. После этого, в разделе Azure (иконка слева) найдите секцию MACHINE LEARNING: Azure ML Workspace in VS Code Здесь вы должны видеть разные группы объектов внутри рабочей области: вычислительные ресурсы, эксперименты и т.д.

  3. Перейдите к списку файлов, нажмите правой кнопкой на скрипте train_universal.py и выберите Azure ML: Run as experiment in Azure. Azure ML Workspace in VS Code

  4. После этого последует серия диалогов в области командной строки VS Code: подтвердите используемую подписку и рабочую область Azure ML, а также выберите Create new experiment: Azure ML Workspace in VS Code Azure ML Workspace in VS Code Azure ML Workspace in VS Code

  5. Выберите создание нового вычислительного ресурса Create New Compute:
    • Compute определяет вычислительный ресурс, на котором будет происходить обучение. Вы можете выбрать локальный компьютер, или облачный кластер AmlCompute. Я рекомендую создать масштабируемый кластер машин STANDARD_DS3_v2, с минимальным числом машин 0 (а максимальное может быть 1 или больше, в зависимости от ваших аппетитов). Это можно сделать через интерфейс VS Code, или предварительно через ML Portal. Azure ML Workspace in VS Code
  6. Далее необходимо выбрать конфигурацию Compute Configuration, которая определяет параметры создаваемого для обучения контейнера, в частности, все необходимые библиотеки. В нашем случае, поскольку мы используем Scikit Learn, выбираем SkLearn, и затем просто подтверждаем предложенный список библиотек нажатием Enter. Если вы используете какие-то дополнительные библиотеки — их необходимо здесь указать. Azure ML Workspace in VS Code Azure ML Workspace in VS Code

  7. После этого откроется окно с JSON-файлом, описывающим эксперимент. В нём можно исправить некоторые параметры — например, имя эксперимента. После этого нажмите на ссылку Submit Experiment прямо внутри этого файла: Azure ML Workspace in VS Code

  8. После успешной подачи эксперимента через VS Code, справа в области уведомлений вы увидите ссылку на Azure ML Portal, на которой сможете отслеживать статус и результаты эксперимента. Azure ML Experiment Result in Azure ML Portal Впоследствии вы всегда сможете найти его в разделе Experiments Azure ML Portal, или в разделе Azure Machine Learning в списке экспериментов: Azure ML Workspace in VS Code

  9. Если вы после этого внесли в код какие-то исправления или изменили параметры — повторный запуск эксперимента будет намного быстрее и проще. Нажав правой кнопкой на файл, вы увидите новый пункт меню Repeat last run — просто выберите его, и эксперимент будет сразу же запущен: Azure ML Workspace in VS Code Результаты метрик от всех запусков вы всегда сможете найти на Azure ML Portal, нет необходимости их записывать.

Теперь вы знаете, что запускать эксперименты с помощью Azure ML — это просто и безболезненно, и при этом вы получаете ряд приятных преимуществ.

Но вы могли заметить и недостатки. Например, для запуска скрипта потребовалось существенно больше времени. Конечно, для упаковки скрипта в контейнер и разворачивания его на сервере требуется время. Если при этом кластер был урезан до размера в 0 узлов — потребуется ещё больше времени для запуска виртуальной машины, и всё это очень заметно, когда мы экспериментируем на простых задачах типа MNIST, которые решаются за несколько секунд. Однако, в реальной жизни, когда обучение длится несколько часов, а то и дней или недель, это дополнительное время становится несущественным, особенно на фоне сильно более высокой производительности, которую может быть вычислительный кластер.

Что дальше?

Я надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете и будете использовать Azure ML в своей работе для запуска скриптов, управления вычислительными ресурсами и централизованного хранения результатов. Однако Azure ML может предоставить вам ещё больше преимуществ!

Внутри рабочей области можно хранить данные, тем самым создавая централизованное хранилище для всех своих задач, к которому легко обращаться. Кроме того, вы можете запускать эксперименты не из Visual Studio Code, а с использованием API — это может быть особенно полезно, если вам нужно совершить оптимизацию гиперпараметров, и нужно запустить скрипт много раз с разными параметрами. Более того, в Azure ML встроена специальная технология Hyperdrive, которая позволяет делать более хитрый поиск и оптимизацию гиперпараметров. Об этих возможностях я расскажу в своей следующей заметке.

Полезные ресурсы

Для более подробного изучения Azure ML, вам могут пригодиться следующие курсы Microsoft Learn: