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Cortex的核心是我们的预测器，它本质上是一个预测API，包括所有的请求处理代码和依赖关系。预测器接口为这些预测api实施了一些简单的需求。
因为Cortex采用微服务的方式来进行模型服务，预测器界面严格关注两件事:
初始化模型
提供预测
在这种精神下，Cortex的预测界面需要两种功能，即剩余的init__()和predict()，它们或多或少做你所期望的事情:
import torchfrom transformers import pipelineclass PythonPredictor:def __init__(self, config):# Use GPUs, if availabledevice = 0 if torch.cuda.is_available() else -1# Initialize modelself.summarizer = pipeline(task="summarization", device=device)def predict(self, payload):# Generate predictionsummary = self.summarizer(payload["text"], num_beams=4, length_penalty=2.0, max_length=142, no_repeat_ngram_size=3)# Return predictionreturn summary[0]["summary_text"]
初始化之后，您可以将一个预测器看作一个Python对象，当用户查询端点时，将调用它的单个predict()函数。
这种方法的最大好处之一是，对于任何有软件工程经验的人来说，它都是直观的。不需要接触数据管道或模型训练代码。模型只是一个文件，而预测器只是一个导入模型并运行predict()方法的对象。
然而，除了语法上的吸引力之外，这种方法还提供了一些关键的好处，即它如何补充了皮层更广泛的方法。
为生产中提供预测服务而构建接口的复杂性之一是，输入几乎肯定会与模型的训练数据不同，至少在格式上是这样。
这在两个层面上起作用:
POST请求的主体不是一个NumPy数组，也不是您的模型用来处理的任何数据结构。
机器学习工程就是使用模型来构建软件，这通常意味着使用模型来处理它们没有受过训练的数据，例如使用GPT-2来编写民间音乐。
因此，预测器接口不能对预测API的输入和输出固执己见。预测只是一个HTTP请求，开发人员可以随意处理它。例如，如果他们想部署一个多模型端点，并基于请求参数查询不同的模型，他们可以这样做:
import torchfrom transformers import pipelinefrom starlette.responses import JSONResponseclass PythonPredictor:def __init__(self, config):self.analyzer = pipeline(task="sentiment-analysis")self.summarizer = pipeline(task="summarization")def predict(self, query_params, payload):model_name = query_params.get("model")if model_name == "sentiment":return self.analyzer(payload["text"])[0]elif model_name == "summarizer":summary = self.summarizer(payload["text"])[0]else:return JSONResponse({"error": f"unknown model: {model_name}"}, status_code=400)
虽然这个界面让开发者可以自由地使用他们的API做什么，它也提供了一些自然的范围，使皮质在基础设施方面更加固执己见。
例如，在后台Cortex使用FastAPI来设置请求路由。Cortex在这一层设置了许多与自动排序、监控和其他基础设施功能相关的过程，如果开发人员需要实现路由，这些功能可能会变得非常复杂。
但是，因为每个API都有一个predict()方法，所以每个API都有相同数量的路由—1。假设这允许Cortex在基础设施层面做更多的事情，而不限制工程师。
对于在生产中使用机器学习的人来说，规模是一个主要的问题。型号可能会很大(GPT-2大约是6 GB)，计算成本高，并且可能有很高的延迟。特别是对于实时推断，扩大规模来处理流量是一项挑战——如果你的预算有限，情况更是如此。
为了解决这个问题，Cortex把预测器当作微型服务，可以水平伸缩。更具体地说，当开发人员进行Cortex部署时，Cortex将包含API，旋转为推理准备的集群，并进行部署。然后，它将API公开为负载平衡器背后的web服务，并配置自动缩放、更新和监视:
预测器接口是此过程的基础，尽管它“只是”一个Python接口。
预测器接口所做的是强制打包代码，使其成为推理的单个原子单元。单个API所需的所有请求处理代码都包含在一个预测器中。这使得大脑皮层能够很容易地衡量预测因素。
通过这种方式，工程师不必做任何额外的工作——当然，除非他们想做一些调整——准备一个用于生产的API。一个皮层的部署是默认的生产准备就绪。
到此，相信大家对“怎么为机器学习工程设计Python接口”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
