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過去十年中，機器學習（ML）已經讓無數應用和服務發生了天翻地覆的變化。隨著其在實際應用中的重要性日益增強，這使人們意識到需要從機器學習系統（MLOps）視角考察機器學習遇到的新挑戰。
那么這些新挑戰是什么呢？
近日，加州大學一位年僅17歲的博士生，在一篇博文中指出：
機器學習系統是ML在實踐中的新領域，該領域在計算機系統和機器學習之間發揮著橋梁性的作用。所以，應從傳統系統的思維中考察數據收集、驗證以及模型訓練等環節的“新情況”。
圖注：機器學習系統架構
以下是原文，AI科技科技評論做了不改變愿意的編譯和刪減
雖然研究人員偏向于使用現成的數據集，例如CIFAR或SQuAD，但從模型訓練的角度來看，從業者往往需要手動標記和生成自定義數據集。但是，創建這樣的數據集非常昂貴，尤其是在需要領域專業知識的情況下。
因此，數據收集是對系統開發者來說是機器學習中的一項主要挑戰。
當前，對這個挑戰最成功的解決方案之一借用了系統和機器學習的研究。例如SnorkelAI采用了 "弱監督數據編程 "（weakly-supervised data programming）的方法，將數據管理技術與自我監督學習的工作結合了起來。
具體操作是：SnorkelAI將數據集的創建重新構想為編程問題，用戶可以指定弱監督標簽的函數，然后將其合并和加權以生成高質量的標簽。專家標記的數據（高質量）和自動標記的數據（低質量）可以被合并和跟蹤，這樣能夠考慮到不同水平的標簽質量，以確保模型訓練被準確加權。
圖注：SnorkelAI結合了不同來源的標簽，使模型能夠大限度聚集和改進混合質量的標簽。
這一技術讓人聯想到數據庫管理系統中的數據融合，通過識別系統和ML的共同問題（組合數據來源），我們可以將傳統的系統技術應用于機器學習。
數據驗證是數據收集的后續工作。數據質量是機器學習的關鍵問題，用一句俗話來說，就是 "垃圾進，垃圾出（garbage in, garbage out）"。因此，要想系統產生高質量的模型，必須確保輸入的數據也是高質量的。
解決這個問題，所需要的不僅是調整機器學習方法，更需要有調整系統的思維。幸運的是，雖然對ML來說數據驗證是一個新問題，但數據驗證在業界早已有討論：
引用TensorFlow數據驗證（TFDV）的論文：
TFDV的解決方案采用來自數據管理系統的 "戰斗考驗 （battle-tested）"解決方案——模式化。數據庫強制執行屬性，以確保數據輸入和更新符合特定的格式。同樣，TFDV的數據模式也對輸入到模型中的數據執行規則。
圖注：TensorFlow數據驗證的基于模式的ML數據驗證系統使用戶能夠防止生產系統中的數據輸入出現異常。
當然，也有一些差異，反映了機器學習系統與傳統模式的不同。考慮到數據分布的變化，ML模式需要隨著時間的推移而演變和調整，還需要考慮在系統的生命周期內可能對模型本身做出的改變。
很明顯，機器學習帶來了一種新型的系統挑戰。但是，這些系統帶來了很多舊東西的同時也帶來了新的東西。在我們尋求重塑車輪之前，我們應該利用已有的東西。
ML從業者可能會驚訝于將模型訓練作為系統優化的一個領域。畢竟，如果說機器學習應用中有一個領域真正依賴于ML技術，那就是訓練。但即便是這樣，系統研究也要發揮作用。
以模型并行化為例。隨著Transformers的興起，ML模型的規模都有了極大的增加。幾年前，BERT-Large僅僅只超過了345M的參數，而現在Megatron-LM擁有超過萬億的參數。
這些模型的絕對內存成本可以達到數百GB，且單一的GPU已經承受不住。傳統的解決方案，即模型并行化，采取了一個相對簡單的方法：為了分配內存成本，將模型劃分到不同的設備。
傳統的模型并行化會受到神經網絡架構順序的影響。高效并行計算的機會是有限的。
但這種技術是有問題的：模型本質是順序的，訓練它需要在各層中前后傳遞數據。一次只能使用一個層，也只能使用一個設備。這意味著會導致設備利用率不足。
系統研究如何提供幫助？
考慮一個深度神經網絡。將其分解為最基本的組件，可以將它看作一系列轉換數據的運算器。訓練僅指我們通過運算器傳遞數據，產生梯度，并通過運算器反饋梯度，然后不斷更新的過程。
在這一級別上，該模型開始進行類似于其他階段的操作——例如，CPU的指令流水線（instruction pipeline）。有兩個系統，GPipe和Hydra，試圖利用這種并行的方式來應用系統優化的可擴展性和并行性。
GPipe采用CPU指令并行的方式，將模型訓練變成一個流水線問題。模型的每個分區都被認為是流水線的不同階段，分階段進行小型批次通過分區，以最大限度地提高利用率。
流水線并行是順序模型并行中最先進的技術，它使訓練在小型批次中并行。但同步開銷可能很昂貴，特別是在前向和后向的轉換中。
然而，請注意，在反向傳播中，階段是以相反的順序重復使用的。這意味著，在前向流水線完全暢通之前，反向傳播不能開始。盡管如此，這種技術可以在很大程度上加快模型的并行訓練：8個GPU可以加速5倍!
Hydra采取了另一種方法，將可擴展性和并行性分離成兩個不同的步驟。數據庫管理系統中的一個常見概念是 "溢出"，即將多余的數據發送到內存層次的較低的級別。Hydra利用了模型并行中的順序計算，并提出不活躍的模型分區不需要在GPU上。相反，它將不需要的數據交給DRAM，將模型分區在GPU上交換，從而模擬傳統模型并執行。
Hydra的模型溢出技術（Hydra’s model spilling technique ）將深度學習訓練的成本分給DRAM而不是GPU內存，同時保持了GPU執行的加速優勢。
這使我們可以一次只使用一個GPU進行訓練模型。那么，在此基礎上引入一定程度的任務并行性是微不足道的。每個模型，無論其大小，一次只需要一個GPU，所以系統可以同時充分利用每個GPU。其結果是在8個GPU的情況下，速度提高了7.4倍以上，接近最佳狀態。
但模型并行化只是系統研究幫助模型訓練的開始。其他有前景的貢獻包括數據并行（如PyTorch DDP）、模型選擇（如Cerebro或模型選擇管理系統）、分布式框架（Spark或Ray）等等。因此，模型訓練是一個可以通過系統研究進行優化的領域。
說到底，構建機器學習模型是為了使用。模型服務和預測是機器學習實踐中最關鍵的方面之一，也是系統研究影響最大的空間之一。
預測分為兩個主要設定：離線部署和在線部署。離線部署相對簡單，它涉及不定期運行單一且大批量預測工作。常見的設定包括商業智能、保險評估和醫療保健分析。在線部署屬于網絡應用，在這種應用中，需要快速、低延遲的預測，以滿足用戶查詢的快速響應。
這兩種設定都有各自的需求和要求。一般來說，離線部署需要高吞吐量的訓練程序來快速處理大量樣本。另一方面，在線部署一般需要在單個預測上有極快的周轉時間，而不是同時有許多預測。
系統研究改變了我們處理這兩項任務的方式。以Krypton為例，它把視頻分析重新想象為 "多查詢優化"（MQO）任務的工具。
MQO并不是一個新領域——幾十年來它一直是關系型數據庫設計的一部分。總體思路很簡單：不同的查詢可以共享相關的組件，然后這些組件可以被保存和重復使用。Krypton指出，CNN的推論通常是在成批量的相關圖像上進行的，例如視頻分析。
通常情況下，視頻的特征是高幀率，這意味著連續幀往往是比較相似的。幀1中的大部分信息在幀2中仍然存在。這里與MQO有一個明顯的平行關系：我們有一系列任務，它們之間有共享的信息。
Krypton在第1幀上運行一個常規推理，然后將CNN在預測時產生的中間數據具體化，或保存起來。隨后的圖像與第1幀進行比較，以確定圖像的哪些地方發生了大的變化，哪些需要重新計算。一旦確定了補丁程序，Krypton就會通過CNN計算補丁的 "變化域"，從而確定在模型的整個狀態下，哪些神經元輸出發生了變化。這些神經元會隨著變化后的數據重新運行。其余的數據則只從基本幀中重復使用!
結果是：端到端訓練提速超過4倍，數據滯后造成的精度損失很小。這種運行時間的改進對于需要長期運行的流媒體應用至關重要。
Krypton在關注模型推理方面并不是唯一的。其他作品，如Clipper和TensorFlow Extended，通過利用系統優化和模型管理技術，提供高效和健全的預測，解決了同樣的高效預測服務問題。
機器學習已經徹底改變了我們使用數據和與數據互動的方式。它提高了企業的效率，從根本上改變了某些行業的前景。但是，為了使機器學習繼續擴大其影響范圍，某些流程必須得到改善。系統研究通過將數據庫系統、分布式計算和應用部署領域的數十年工作引入機器學習領域，能夠提高機器學習的表現。
雖然機器學習非常新穎和令人興奮，但它的許多問題卻不是。通過識別相似之處和改善舊的解決方案，我們可以使用系統來重新設計ML。
作者簡介
Kabir Nagrecha是加州大學圣地亞哥分校的博士生，由Arun Kumar指導。
13歲時，通過提前入學計劃進入大學。從那時起，就一直在工業界和學術界從事機器學習領域的研究。
曾獲得加州大學圣地亞哥分校卓越研究獎、CRA杰出本科生研究員等榮譽。目前正在蘋果的Siri小組實習。他的研究側重于通過使用系統技術實現深度學習的可擴展性。
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