本文旨在探討如何在無服務(wù)器環(huán)境中部署實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并應(yīng)對其間涉及的延遲、成本與性能平衡挑戰(zhàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在諸如欺詐檢測和個性化推薦等實時應(yīng)用中變得越來越重要。由于其可擴(kuò)展性以及消除了基礎(chǔ)設(shè)施管理的工作量，這些應(yīng)用對于在無服務(wù)器計算中部署極具吸引力。

然而，將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到無服務(wù)器環(huán)境中面臨著延遲、成本和性能方面的獨特挑戰(zhàn)。在本文中，我們將詳細(xì)闡述這些問題，并提供相應(yīng)的解決方案，以實現(xiàn)實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型在無服務(wù)器架構(gòu)中的成功部署。

無服務(wù)器環(huán)境中部署實時機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

無服務(wù)器計算（如AWS Lambda、谷歌云函數(shù)、Azure Functions）使開發(fā)者能夠構(gòu)建應(yīng)用程序而無需管理服務(wù)器。憑借靈活的擴(kuò)展性和成本優(yōu)勢，這些平臺非常適用于流量特征多變的場景。實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型需在低延遲推理、成本控制與資源最優(yōu)使用之間進(jìn)行審慎權(quán)衡。

無服務(wù)器框架最大的優(yōu)勢在于其可擴(kuò)展性，但這也帶來了冷啟動不可預(yù)測、資源受限以及成本超支等問題。對于實時機(jī)器學(xué)習(xí)而言，時間與成本都至關(guān)重要，因此應(yīng)對這些挑戰(zhàn)意義重大。

1.冷啟動：對延遲的影響

在無服務(wù)器計算中，冷啟動（Cold Starts）是一個重大挑戰(zhàn)。當(dāng)無服務(wù)器函數(shù)環(huán)境近期未被調(diào)用時，平臺需對其進(jìn)行初始化，這會引入延遲。冷啟動時間取決于大型模型或依賴項的加載難度，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型初始化所需的最快速度。在低延遲要求的實時應(yīng)用環(huán)境中，這可能會造成問題。

例如，AWS Lambda在大型模型預(yù)熱時可能增加多達(dá)10秒的延遲，這對欺詐檢測等實時系統(tǒng)可能會造成嚴(yán)重影響，因為此類系統(tǒng)對每毫秒都極為敏感。

AWS Lambda的預(yù)置并發(fā)功能可保持固定數(shù)量的函數(shù)實例處于活躍狀態(tài)，從而減輕冷啟動影響，顯著縮短冷啟動時間。但這又會增加成本，開發(fā)者需要在延遲與額外成本間進(jìn)行權(quán)衡。

2. 管理成本：資源的有效利用

無服務(wù)器函數(shù)按使用次數(shù)計費，對于流量模式不穩(wěn)定的應(yīng)用程序來說非常有益。但執(zhí)行計算密集型機(jī)器學(xué)習(xí)模型（尤其是深度學(xué)習(xí)模型）會導(dǎo)致成本快速上升。在實時應(yīng)用中，每次模型調(diào)用都使用系統(tǒng)資源，大量使用時會增加運營成本。

深度學(xué)習(xí)模型在處理涌入其中的每個請求時都需要強(qiáng)大的CPU和內(nèi)存支持。鑒于成本較高，企業(yè)必須高度重視優(yōu)化在無服務(wù)器功能上運行的模型。

模型優(yōu)化是降低運營成本的基本方法。通過采用量化技術(shù)和蒸餾方法精簡模型，可以減小模型規(guī)模并保持準(zhǔn)確性，使模型的推理過程能夠更快、更經(jīng)濟(jì)地完成。

批處理過程允許管理員將多個請求合并為一次執(zhí)行，從而減少無服務(wù)器函數(shù)的調(diào)用次數(shù)。這一方式優(yōu)化了處理過程，因為一次函數(shù)調(diào)用可處理多個請求，從而降低了運營成本與管理開銷。

3. 性能：資源限制與可擴(kuò)展性

無服務(wù)器函數(shù)采用的是無狀態(tài)處理方式，而機(jī)器學(xué)習(xí)模型則需要有狀態(tài)的執(zhí)行環(huán)境以及充足資源以有效運行。在無服務(wù)器平臺上進(jìn)行實時機(jī)器學(xué)習(xí)時，必須分配足夠的資源來處理推理工作負(fù)載，以避免延遲和超時情況發(fā)生。

部署到未定義計算環(huán)境中的大型模型的性能可能會受到限制。由于深度學(xué)習(xí)推理通常需要GPU支持，但大多數(shù)無服務(wù)器平臺不允許直接訪問GPU。甚至，大多數(shù)平臺都禁止直接訪問GPU。

在無服務(wù)器環(huán)境中部署的機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須經(jīng)過精簡與優(yōu)化。可部署MobileNet等模型，企業(yè)借此能在保持頂級準(zhǔn)確性的同時節(jié)省內(nèi)存空間、加快處理速度。盡管存在資源可用性的限制，但由于這些模型針對移動和邊緣設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化，因此它們是適用于無服務(wù)器操作的最理想模型。

并發(fā)進(jìn)程管理是開發(fā)過程的重要方面。在無服務(wù)器環(huán)境中，如果函數(shù)調(diào)用活動出現(xiàn)意外激增，就可能會出現(xiàn)資源競爭問題，而無服務(wù)器環(huán)境的自動擴(kuò)展功能可能引發(fā)此類情況。開發(fā)者通過獲取足夠的運行執(zhí)行實例并進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐渲眯薷?，能夠確保在高需求情況下功能的平穩(wěn)運行。

無服務(wù)器架構(gòu)中實時機(jī)器學(xué)習(xí)部署的最佳實踐

在無服務(wù)器環(huán)境中部署實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要考慮多種因素，而要實現(xiàn)成功部署，需遵循以下最佳實踐：

• 降低模型復(fù)雜度：對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行剪枝、量化和精簡，以優(yōu)化性能。通過使用MobileNet、TinyBERT等更輕量級的模型，可以有效地處理實時推理任務(wù)并保持良好準(zhǔn)確性。
• 降低冷啟動延遲：通過預(yù)熱函數(shù)或使用預(yù)設(shè)的并發(fā)機(jī)制來最小化冷啟動延遲。同時，可考慮采用容器化等替代方案，以減少初始化開銷。
• 通過批量處理實現(xiàn)成本效率：不針對每個請求單獨調(diào)用無服務(wù)器函數(shù)，而是集中處理所有請求，這樣可以減少調(diào)用次數(shù)，從而降低總成本。
• 監(jiān)控和管理共享資源：監(jiān)控和控制無服務(wù)器函數(shù)的并發(fā)性，以確保無服務(wù)器函數(shù)不會中斷或超時，并且輸出質(zhì)量不會下降。
• 低延遲應(yīng)用：使用邊緣設(shè)備來卸載推理任務(wù)，以便在云依賴的情況下實現(xiàn)更緊密的計算和可擴(kuò)展性。

結(jié)語

無服務(wù)器架構(gòu)通過抽象底層基礎(chǔ)設(shè)施管理，為開發(fā)人員提供了在大規(guī)模場景下部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的高效工具，極大簡化了模型從訓(xùn)練到生產(chǎn)的落地流程。然而，在實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署中，該架構(gòu)仍面臨特殊挑戰(zhàn)：需在滿足嚴(yán)格延遲要求的前提下，平衡性能表現(xiàn)與實際成本效益，例如冷啟動導(dǎo)致的延遲波動、資源受限引發(fā)的性能瓶頸等。

對此，開發(fā)人員可通過整合多元優(yōu)化策略實現(xiàn)突破：采用模型量化、蒸餾等技術(shù)精簡模型體量，降低計算開銷；通過預(yù)置并發(fā)、函數(shù)預(yù)熱等手段優(yōu)化冷啟動管理，減少延遲波動；結(jié)合動態(tài)資源調(diào)度與并發(fā)控制機(jī)制，提升資源利用效率；輔以邊緣計算卸載輕量任務(wù)，強(qiáng)化低延遲場景適配。通過上述策略的協(xié)同應(yīng)用，能夠在無服務(wù)器環(huán)境中構(gòu)建兼具高效性、穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性的實時機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，充分釋放無服務(wù)器架構(gòu)在規(guī)?；渴鹬械臐摿?，為欺詐檢測、實時推薦等關(guān)鍵領(lǐng)域提供可靠的技術(shù)支撐。

原文標(biāo)題：???Deploying Real-Time Machine Learning Models in Serverless Architectures: Balancing Latency, Cost, and Performance???，作者：???Kamalesh Jain???