深度學習模型的效能高度依賴於超引數的設定。Keras Tuner 提供了自動化的超引數調優功能，可以有效地搜尋最佳的超引陣列合。本文將探討如何使用 Keras Tuner 的 RandomSearch 演算法，並結合 AWS MWAA 服務，實作深度學習模型的自動化佈署和監控。首先，我們會利用 Keras Tuner 建立一個 HyperModel，定義需要調整的超引數，例如神經元數量、學習率等，並使用 RandomSearch 搜尋最佳的超引陣列合。接著，我們會將訓練好的模型佈署到 AWS 上，利用 MWAA 協調整個佈署流程，包含資料預處理、模型訓練、模型佈署等步驟。最後，我們會示範如何監控模型的執行狀況，確保模型在生產環境中的穩定性和效能。
使用 Keras Tuner 自動化超引數調優
在機器學習模型的開發過程中，超引數的選擇對於模型的效能有著至關重要的影響。Keras Tuner 是一個強大的工具，可以幫助我們自動化超引數調優的過程。
TSLA 股價迴歸模型的超引數調優
首先，我們定義了一個 TSLAHyperModel 類別，繼承自 HyperModel。這個類別定義了模型的架構，並允許 Keras Tuner 搜尋最佳的超引數。
class TSLAHyperModel(HyperModel):
"""
HyperModel 類別，用於 TSLA 股價迴歸。
定義模型架構並允許 Keras Tuner 搜尋最佳超引數。
"""
def __init__(self, input_shape):
self.input_shape = input_shape
def build(self, hp):
model = Sequential()
model.add(
Dense(
units=hp.Int(
'units_1',
min_value=32,
max_value=256,
step=32
),
activation='relu',
input_shape=(self.input_shape,)
)
)
model.add(
Dense(
units=hp.Int(
'units_2',
min_value=16,
max_value=128,
step=16
),
activation='relu'
)
)
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model
內容解密：
TSLAHyperModel類別：這個類別是用來定義模型架構的，並且它允許 Keras Tuner 對模型的超引數進行搜尋。build方法：這個方法是用來建立模型的。它使用 Keras Tuner 的hp.Int方法來定義超引數的搜尋空間。units_1和units_2：這兩個超引數是用來控制模型中 Dense 層的神經元數量的。它們的取值範圍分別是 32 到 256 和 16 到 128，步長分別是 32 和 16。activation='relu'：這是 Dense 層的啟用函式，使用 ReLU 函式。model.compile：這是用來編譯模型的，最佳化器使用 Adam，損失函式使用均方誤差（MSE）。
使用 RandomSearch 進行超引數調優
接下來，我們使用 RandomSearch 演算法來進行超引數調優。
hypermodel = TSLAHyperModel(input_shape=train_features.shape[1])
tuner = RandomSearch(
hypermodel,
objective='val_loss',
max_trials=10,
executions_per_trial=3,
directory='my_dir',
project_name='TSLA_regression'
)
tuner.search(train_features, train_labels, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)
內容解密：
RandomSearch演算法：這是一種根據隨機搜尋的超引數調優演算法。objective='val_loss'：這是用來指定評估模型的指標的，這裡使用驗證集上的損失值。max_trials=10：這是用來指定搜尋的最多次數的。executions_per_trial=3：這是用來指定每次搜尋中執行的次數的。directory和project_name：這是用來指定儲存搜尋結果的目錄和專案名稱的。
取得最佳超引數和訓練模型
最後，我們可以取得最佳的超引數並訓練模型。
best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]
best_model = tuner.hypermodel.build(best_hps)
best_model.fit(train_features, train_labels, epochs=100, batch_size=32)
內容解密：
get_best_hyperparameters：這是用來取得最佳超引數的方法。build(best_hps)：這是用來建立使用最佳超引數的模型的方法。fit：這是用來訓練模型的方法。
透過使用 Keras Tuner，我們可以自動化超引數調優的過程，從而提高模型的效能。
深度學習模型效能最佳化技術實務
超引數最佳化與模型調校
在深度學習模型的開發過程中，超引數的選擇對於模型的效能具有決定性的影響。Keras Tuner 提供了一種系統化的方法來進行超引數的最佳化，透過隨機搜尋（Random Search）的方式找出最佳的超引陣列合。
程式碼範例：使用 Keras Tuner 進行超引數最佳化
def build_model(hp):
model = Sequential()
model.add(Dense(
units=hp.Int('units_1', min_value=8, max_value=64, step=8),
activation='relu',
input_shape=(input_shape,)
))
model.add(Dense(
units=hp.Int('units_2', min_value=8, max_value=64, step=8),
activation='relu'
))
model.add(Dense(
units=hp.Int('units_3', min_value=8, max_value=64, step=8),
activation='relu'
))
model.add(Dense(1))
model.compile(
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(
learning_rate=hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
),
loss='mse'
)
return model
內容解密：
- 超引數定義：使用
hp.Int和hp.Choice定義需要最佳化的超引數，包括神經元數量和學習率。 - 模型架構：建立一個具有多層 Dense 層的模型，並使用 ReLU 作為啟用函式。
- 編譯模型：使用 Adam 最佳化器和均方誤差（MSE）作為損失函式。
- 超引數最佳化：透過 Keras Tuner 的 Random Search 功能，自動搜尋最佳的超引陣列合。
TSLA 股價預測模型的建立與訓練
TSLA 股價預測模型使用了 Spark 進行資料預處理，並利用 Keras 建立神經網路模型進行訓練。
程式碼範例：TSLA 股價預測模型的建立
class TSLARegressor:
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.spark = SparkSession.builder.appName("TSLA_Regression").getOrCreate()
self.input_shape = None
self.model = None
def preprocess_data(self, file_path):
# 資料預處理流程
df = self.spark.read.csv(file_path, header=True, inferSchema=True)
assembler = VectorAssembler(inputCols=['Open', 'High', 'Low', 'Volume'], outputCol='features')
df = assembler.transform(df)
scaler = StandardScaler(inputCol='features', outputCol='scaled_features', withMean=True, withStd=True)
scaler_model = scaler.fit(df)
df = scaler_model.transform(df)
train_df, test_df = df.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
return train_df, test_df
內容解密：
- 初始化：建立 SparkSession 並初始化 logger。
- 資料預處理：讀取 CSV 檔案，使用 VectorAssembler 組合特徵欄位，並進行標準化處理。
- 資料分割：將資料分割為訓練集和測試集。
模型評估與預測
在模型訓練完成後，需要對模型進行評估和預測，以確認其效能。
程式碼範例：模型評估與預測
def evaluate_model(self, test_features, test_labels):
test_loss = self.model.evaluate(test_features, test_labels)
return test_loss
def predict_and_evaluate(self, test_features, test_labels):
test_predictions = self.model.predict(test_features)
r2_score_value = r2_score(test_labels, test_predictions)
return r2_score_value
內容解密：
- 模型評估：使用測試資料評估模型的損失值。
- 預測與評估：進行預測並計算 R2 分數，以評估模型的預測能力。
在AWS上佈署與監控深度學習模型的關鍵步驟
在資料科學專案的生命週期中，將機器學習模型佈署到生產環境是一個至關重要的步驟。然而，這個過程經常面臨可擴充套件性、可靠性和可維護性等挑戰。Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）是一種由Amazon Web Services（AWS）提供的全託管服務，能夠簡化並自動化複雜工作流程的佈署和協調，包括模型佈署。
步驟1：設定環境
- 存取Amazon MWAA控制檯：使用您的AWS憑據登入到AWS管理控制檯，並搜尋“MWAA”以選擇“Managed Apache Airflow”。
- 建立新的MWAA環境：在Amazon MWAA儀錶板上，點選“Create environment”按鈕。
- 指定環境詳細資訊：輸入MWAA環境的唯一名稱，並選擇要使用的Apache Airflow版本。
- 指定S3儲存桶和DAG資料夾：輸入儲存DAG檔案的S3儲存桶名稱和資料夾路徑。
- 組態執行角色：選擇具有必要許可權的現有AWS Identity and Access Management（IAM）角色，或建立一個新角色。
- 組態網路：設定Virtual Private Cloud（VPC），以確保MWAA環境與其他AWS資源之間的互動安全。
VPC設定詳解
- 導航到VPC服務：在AWS管理控制檯中搜尋“VPC”並選擇VPC。
- 建立VPC：在VPC儀錶板上，點選“Create VPC”。
- 選擇VPC組態：選擇具有單個或多個公有和私有子網的VPC，並指定CIDR區塊（例如，10.0.0.0/16）。
步驟2：開發DAG
開發一個Airflow DAG來協調佈署過程。定義任務、設定依賴關係並執行Python函式。確保DAG程式碼結構良好並包含所有必要的依賴項。
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2023, 3, 20),
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
'deep_learning_deployment',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
def preprocess_data(**kwargs):
# 資料預處理邏輯
pass
def train_model(**kwargs):
# 模型訓練邏輯
pass
def deploy_model(**kwargs):
# 模型佈署邏輯
pass
preprocess_task = PythonOperator(
task_id='preprocess_data',
python_callable=preprocess_data,
dag=dag,
)
train_task = PythonOperator(
task_id='train_model',
python_callable=train_model,
dag=dag,
)
deploy_task = PythonOperator(
task_id='deploy_model',
python_callable=deploy_model,
dag=dag,
)
preprocess_task >> train_task >> deploy_task
內容解密：
default_args字典：定義了DAG的預設引數，例如所有者的名稱、是否依賴於過去的任務狀態、開始日期、重試次數和重試延遲時間。DAG物件：使用default_args和其他引數（如排程間隔）初始化DAG物件。PythonOperator任務：定義了三個任務，分別用於資料預處理、模型訓練和模型佈署。每個任務都呼叫一個Python函式。- 任務依賴關係：使用
>>運算子定義任務之間的依賴關係，確保任務按順序執行。
步驟3：上傳DAG到S3
將DAG檔案上傳到MWAA環境可存取的S3儲存桶中。這通常使用AWS CLI或AWS管理控制檯完成。
步驟4：組態MWAA環境
組態MWAA環境以包含上傳的DAG檔案，並指定任何額外的設定，如環境變數、連線和外掛。
步驟5：觸發DAG執行
手動或根據預定義的排程在Amazon MWAA環境中觸發DAG的執行。
步驟6：監控執行
從MWAA控制檯監控DAG的執行，跟蹤任務進度、檢視日誌並排除故障。
使用Plantuml圖表示範工作流程
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title Keras Tuner 自動化超引數調優與模型佈署
package "機器學習流程" {
package "資料處理" {
component [資料收集] as collect
component [資料清洗] as clean
component [特徵工程] as feature
}
package "模型訓練" {
component [模型選擇] as select
component [超參數調優] as tune
component [交叉驗證] as cv
}
package "評估部署" {
component [模型評估] as eval
component [模型部署] as deploy
component [監控維護] as monitor
}
}
collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型
note right of feature
特徵工程包含：
- 特徵選擇
- 特徵轉換
- 降維處理
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml