從資料到模型，以 MLOps 精神實作 AI 模型訓練

過去在 DL 模型的開發過程中，要追蹤大量的資料和實驗結果可能需要結合多項工具，形成較高的學習成本；針對這些問題，HPE 推出 MLDM、MLDE 作為解決方案，使用者只需要熟悉這兩項工具，就能包辦大部分的開發工作，而實際使用的體驗也讓我們認為是值得一試的。

在「以 HPE MLDM 實作資料的版本控制」這篇文章中，我們分享了如何以 HPE MLDM 來讓資料前處理工作自動化，以及使用內建的版控功能，管理大量資料與前處理程式。這篇文章我們將著重在結合 MLDM 與 MLDE 實作模型的訓練，從前處理到模型訓練都在版控環境中執行，讓開發過程更順暢。

HPE 的完整生態系：MLDM + MLDE

先幫大家複習一下 MLDE，它提供深度學習（Deep Learning, DL）模型的自動化超參數（Hyperparameter）搜尋功能，開發者僅需以 MLDE 指定的方式建立 PyTorchTrial 物件，指定要搜尋的超參數範圍，就能簡單執行超參數搜尋。訓練完成後，MLDE 同樣內建幾種視覺化工具，可將實驗結果以直覺易懂的圖表呈現，讓管理實驗結果變得更輕鬆；MLDM 則將重點放在資料版本控制和前處理的自動化，工程師能以近似程式碼的版本控制方式去管理資料，更重要的是，MLDE 設定實驗參數時，可以使用 MLDM 的 Repository 作為資料來源，實現從資料上傳、前處理到輸入模型、訓練一條龍的整合。

實作

在這篇文章我們會使用 MLDM + MLDE 來進行貓狗圖片分類的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）模型訓練，並進行以下操作：

  1. 下載 Kaggle 平台上的「Dogs vs. Cats」資料集（共 854 GB，需要建立 Kaggle 帳戶且同意競賽規則才能下載）
  2. 建立 MLDM Project、Repo
  3. 建立 MLDE 模型超參數最佳化實驗

實作部分的程式碼可以從 GitHub 下載。

在 MLDM 建立 Project、Repository

打開終端機，執行以下指令來建立專案：

(dogs-vs-cats) aif@aif % pachctl create project dogs-vs-cats
(dogs-vs-cats) aif@aif % pachctl config update context --project dogs-vs-cats

到 MLDM console UI 確認一下 Project 「dogs-vs-cats」 是否建立成功：

接著建立存放訓練與測試資料的 Repository：

(dogs-vs-cats) aif@aif % pachctl create repo train
(dogs-vs-cats) aif@aif % pachctl create repo test

完成後，進到 Project dogs-vs-cats 的 DAG，就能看到兩個 Repository 已建立好。

在 MLDM 的最後一個操作，就是把我們的訓練、測試資料各自上傳到負責存放的 Repository，由於這份資料集的樣本數高達 25,000，在操作時可刪除部分樣本，只保留少部分，以利加快執行：

(mldm) aif@aif % pachctl put file -c -r train@master -f ./dogs-vs-cats/train
dogs-vs-cats/train/cat.0.jpg 12.41 KB / 12.41 KB [=====================================] 0s 0.00 b/s
dogs-vs-cats/train/cat.1.jpg 16.88 KB / 16.88 KB [=====================================] 0s 0.00 b/s
dogs-vs-cats/train/cat.10.jpg 34.31 KB / 34.31 KB [====================================] 0s 0.00 b/s
...
(mldm) aif@aif % pachctl put file -c -r test@master -f ./dogs-vs-cats/test
dogs-vs-cats/test/10.jpg 22.19 KB / 22.19 KB [==============================================================] 0s 0.00 b/s
dogs-vs-cats/test/11.jpg 14.49 KB / 14.49 KB [==============================================================] 0s 0.00 b/s
dogs-vs-cats/test/12.jpg 31.15 KB / 31.15 KB [==============================================================] 0s 0.00 b/s
...

因為訓練資料包含 25,000 張圖片，逐張上傳可能會執行很久，因此在 MLDM put file 指令加上了 -c，讓 MLDM 在上傳時將檔案壓縮，當檔案數量多的情況下可以節省時間。上傳完成後同樣可以到 Repository 觀察 Commit 是否有剛才上傳的紀錄：

在 MLDE 建立實驗

資料前處理的相關步驟都已經就緒了，接著要進行 CNN 模型訓練，我們使用 ResNet-50 的預訓練權重（Pre-train weight）來進行微調（Fine-tune）。首要步驟是建立 MLDE Cluster，由於本實作範例使用沒有 GPU 的設備，要建立 Cluster 就得在指令後面加上 --no-gpu：

(dogs-vs-cats) aif@aif % det deploy local cluster-up --no-gpu

開啟新的終端機，執行以下指令來建立 MLDE 實驗：

(dogs-vs-cats) aif@aif % det e create MLDE/adaptive.yaml MLDE/
Preparing files to send to master... 8.1KB and 5 files 
Created experiment 38

MLDE 的實驗，可透過 YAML 檔來設定，以剛剛建立的實驗為例，所使用的 adaptive.yaml 檔內容如下：

name: dogs-vs-cats  # 實驗名稱

data:
  pachyderm:
    host: host.docker.internal
    port: 80
    project: dogs-vs-cats
    train_repo: train
    test_repo: test
    branch: master

hyperparameters:
  learning_rate:
    type: log
    minval: -4.0
    maxval: -0.5
    base: 10.0
  global_batch_size: 16
  weight_decay: 1e-4
  nesterov: True

searcher:  # 搜尋方式
  name: random
  metric: accuracy
  max_trials: 4  # 最大嘗試次數
  max_length:
    batches: 2000 
  smaller_is_better: false

entrypoint: model_def:DogCatTrial

前往 http://localhost:8080/，打開 MLDE Console 確認一下實驗是否成功建立：

過了一段時間後，就能看到一些結果：

模型訓練可能需要較長時間，如果想快點看到結果，可以考慮更換較簡單的模型，或減少訓練資料數量。完成後，便可以使用 MLDE 內建的 API 存取訓練好的模型，對測試資料進行推論。

總結

經過了這一系列的實作，我們使用 HPE MLDM 與 MLDE，讓模型開發專案從資料前處理到模型訓練都進行版本控制，也做到資料前處理與模型超參數調整的自動化。此外，因為有完善的版本控制，每一個版本的資料，以及每一次實驗的結果變得更易於管理，搭配簡潔的圖形化介面，任何人都能快速掌握目前的開發狀況。在這次的實作範例中，我們把重點擺在與 MLDE 的串接，其設定方式也非常簡單，只要知道 MLDM Cluster 的位址與連接埠（Port）號碼，就能在 MLDE 上存取 MLDM 的 Repository。

參考資料

  1. 用 MLDE 平台實作 PyTorch 卷積神經網路模型 /hpe-mlde-unboxing1/
  2. Pachyderm Docs/Home/Latest/Integrate/Determined https://docs.pachyderm.com/latest/integrate/determined/

* 本篇文章由人工智慧科技基金會、HPE與AMD共同合作。