让你的AI模型尽可能的靠近数据源

来源：Redislabs
作者：Pieter Cailliau、LucaAntiga
翻译：Kevin （公众号：中间件小哥）

简介

今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本，预集成了[tensor]werk组件。RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis 模块。在这篇博客中，我们将介绍这个新模块的功能，并解释我们为什么会认为它能颠覆机器学习（ML）、深度学习（DL）的解决方案。
RedisAI 的产生有两大原因：首先，把数据迁移到执行 AI 模型的主机上成本很高，并且对实时性的体验很大的影响；其次，Serving 模型一直以来都是 AI 领域中 DevOps 的挑战。我们构建 RedisAI 的目的，是让用户可以在不搬迁Redis 多节点数据的情况下，也能很好地服务、更新并集成自己的模型。

数据位置很重要

为了证明运行机器学习、深度学习模型中数据位置的重要性，我们举一个聊天机器人的例子。聊天机器人通常使用递归神经网络模型（RNN），来解决一对一（seq2seq）用户问答场景。更高级的模型使用两个输入向量、两个输出向量，并以数字中间状态向量的方式来保存对话的上下文。模型使用用户最后的消息作为输入，中间状态代表对话的历史，而它的输出是对用户消息和新中间状态的响应。

为了支持用户自定义的交互，这个中间状态必须要保存在数据库中，所以 Redis +RedisAI是一个非常好的选择，这里将传统方案和 RedisAI 方案做一个对比。

1、传统方案

使用 Flask 应用或其它方案，集成 Spark 来构建一个聊天机器人。当收到用户对话消息时，服务端需要从 Redis 中获取到中间的状态。因为在 Redis 中没有原生的数据类型可用于 tensor，因此需要先进行反序列化，并且在运行递归神经网络模型（RNN）之后，保证实时的中间状态可以再序列化后保存到 Redis 中。

考虑到 RNN 的时间复杂度，数据序列化/反序列化上 CPU 的开销和巨大的网络开销，我们需要一个更优的解决方案来保证用户体验。

2、RedisAI 方案
在 RedisAI 中，我们提供了一种叫 Tensor 的数据类型，只需使用一系列简单的命令，即可在主流的客户端中对 Tensor向量进行操作。同时，我们还为模型的运行时特性提供了另外两种数据类型：Models 和 Scripts。

Models 命令与运行的设备（CPU 或 GPU）和后端自定义的参数有关。RedisAI 内置了主流的机器学习框架，如 TensorFlow、Pytorch 等，并很快能够支持 ONNX Runtime 框架，同时增加了对传统机器学习模型的支持。然而，很棒的是，执行 Model 的命令对其后端是不感知的：

AI.MODELRUN model_key INPUTS input_key1 …  OUTPUTS output_key1 ..

这允许用户将后端选择（通常由数据专家来决定）和应用服务解耦合开来，置换模型只需要设置一个新的键值即可，非常简单。RedisAI 管理所有在模型处理队列中的请求，并在单独的线程中执行，这样保障了 Redis依然可以响应其它正常的请求。Scripts 命令可以在 CPU 或GPU 上执行，并允许用户使用 TorchScript 来操作Tensors 向量，TorchScript 是一个可操作 Tensors 向量的类 Python 自定义语言。这可以帮助用户在执行模型前对数据进行预处理，也可以用在对结果进行后处理的场景中，例如通过集成不同的模型来提高性能。

我们计划未来通过 DAG 命令支持批量执行命令，这会允许用户在一个原子性操作中批量执行多个 RedisAI 命令。例如在不同的设备上运行一个模型的不同实例，通过脚本对执行结果做平均预测。使用 DAG 命令，就可并行地进行计算，再执行聚合操作。如果需要全量且更深的特性列表，可以访问 redisai.io。新的架构可以简化为：

模型服务可以更简单

在生产环境中，使用 Jupyter notebooks 来编写代码并将其部署在Flask 应用并不是最优方案。用户如何确定自己的资源是最佳的呢？如果用户主机宕机之后，上述聊天机器人的中间状态会发生什么呢？用户可能会重复造轮子，实现已有的 Redis 功能来解决问题。另外，由于组合方案的复杂度往往超出预期，固执地坚持原有的解决方案也会非常有挑战性。RedisAI 通过 Redis 企业级的数据存储方案，支持深度学习所需要的 Tensors、Models 和 Scripts等数据类型，很好的实现了 Redis 和 AI 模型的深度整合。如果需要扩展模型的计算能力，只需要简单的对Redis 集群进行扩容即可，所以用户可以在生产环境中增加尽可能多的模型，从而降低基础设施成本和总体成本。最后，RedisAI 很好地适应了现有的 Redis 生态，允许用户执行脚本来预处理、后处理用户数据，可使用 RedisGear 对数据结构做正确的转换，可使用RedisGraph 来保持数据处于最新的状态。

结论和后续计划

1、短期内，我们希望使用RedisAI 在支持 3 种主流后端（Tensorflow、Pytorch 和 ONNX Runtime）的情况下，尽快稳定下来并达到稳定状态。
2、我们希望可以动态加载这些后端，用户可以自定义的加载指定的后端。例如，这将允许用户使用Tensorflow Lite 处理边缘用例。3、计划实现自动调度功能，可以实现在同一模型中实现不同队列的自动合并。4、RedisAI会统计模型的运行数据，用于衡量模型的执行情况。

5、完成上文中解释的DAG 特性。