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Implementa un modelo en Vertex AI y obtén predicciones

Después de entrenar un modelo en un clúster de Ray en Vertex AI, puedes implementar el modelo para las solicitudes de predicción en línea mediante el siguiente proceso:

Exporta el modelo desde el punto de control de Ray.
Sube el modelo a Vertex AI Model Registry.
Implementar el modelo en un extremo
Realiza solicitudes de predicción.

Antes de comenzar, asegúrate de leer la descripción general de Ray en Vertex AI y configurar todas las herramientas de requisitos que necesitas.

En los pasos de esta sección, se supone que estás usando el SDK de Ray en Vertex AI en un entorno interactivo de Python.

Comparación entre la predicción en línea de Vertex AI y la inferencia de Ray

Función	Predicción en línea de Vertex AI (recomendado)	Inferencia de Ray (Ray Serve)
Escalabilidad	Ajuste de escala automático basado en el tráfico (altamente escalable incluso para modelos de LLM)	Altamente escalable con backends distribuidos y administración de recursos personalizados
Administración de la infraestructura	Completamente administrado por Google Cloud, menos sobrecarga operativa	Requiere más configuración y administración manual en tu infraestructura o clúster de Kubernetes.
API o funciones compatibles	APIs de REST y gRPC, predicciones en línea y por lotes, funciones de explicabilidad, procesamiento por lotes, almacenamiento en caché y transmisión	APIs de REST y gRPC, inferencia por lotes y en tiempo real, composición de modelos, procesamiento por lotes, almacenamiento en caché y transmisión
Formato del modelo	Admite varios frameworks, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost, con contenedores previamente compilados o cualquier contenedor personalizado.	Admite varios frameworks, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
Facilidad de uso	Es más fácil de configurar y administrar, y está integrado con otras funciones de Vertex AI.	Es más flexible y personalizable, pero requiere un conocimiento más profundo de Ray.
Costo	El costo depende de los tipos de máquinas, los aceleradores y la cantidad de réplicas.	El costo depende de tus elecciones de infraestructura
Funciones especializadas	Supervisión de modelos, pruebas A/B, división del tráfico, integración de Vertex AI Model Registry y Vertex AI Pipelines	Composición de modelos avanzados, modelos de conjunto, lógica de inferencia personalizada, integración con el ecosistema de Ray

Importa e inicializa el cliente de Ray en Vertex AI

Si ya estás conectado a tu Ray en Vertex AI clúster, reinicia tu kernel y ejecuta el siguiente código. La variable runtime_env es necesaria en el momento de la conexión para ejecutar comandos de predicción en línea.

import ray
import vertexai

# The CLUSTER_RESOURCE_NAME is the one returned from vertex_ray.create_ray_cluster.
address = 'vertex_ray://{}'.format(CLUSTER_RESOURCE_NAME)

# Initialize Vertex AI to retrieve projects for downstream operations.
vertexai.init(staging_bucket=BUCKET_URI)

# Shutdown cluster and reconnect with required dependencies in the runtime_env.
ray.shutdown()

Donde:

CLUSTER_RESOURCE_NAME: el nombre completo del recurso para el clúster de Ray en Vertex AI que debe ser único en todo el proyecto.
BUCKET_URI es el bucket de Cloud Storage para almacenar los artefactos del modelo.

Entrena y exporta el modelo a Vertex AI Model Registry

Exporta el modelo de Vertex AI desde el punto de control de Ray y súbelo a Vertex AI Model Registry.

TensorFlow

import numpy as np
from ray.air import session, CheckpointConfig, ScalingConfig
from ray.air.config import RunConfig
from ray.train import SyncConfig
from ray.train.tensorflow import TensorflowCheckpoint, TensorflowTrainer
from ray import train
import tensorflow as tf

from vertex_ray.predict import tensorflow

# Required dependencies at runtime
runtime_env = {
  "pip": [
      "ray==2.33.0", # pin the Ray version to prevent it from being overwritten
      "tensorflow",
      "IPython",
      "numpy",
  ],
}

# Initialize  Ray on Vertex AI client for remote cluster connection
ray.init(address=address, runtime_env=runtime_env)

# Define a TensorFlow model.

def create_model():
  model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1, activation="linear", input_shape=(4,))])
  model.compile(optimizer="Adam", loss="mean_squared_error", metrics=["mse"])
  return model

def train_func(config):
  n = 100
  # Create a fake dataset
  # data   : X - dim = (n, 4)
  # target : Y - dim = (n, 1)
  X = np.random.normal(0, 1, size=(n, 4))
  Y = np.random.uniform(0, 1, size=(n, 1))

  strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
  with strategy.scope():
      model = create_model()
      print(model)

  for epoch in range(config["num_epochs"]):
      model.fit(X, Y, batch_size=20)
      tf.saved_model.save(model, "temp/my_model")
      checkpoint = TensorflowCheckpoint.from_saved_model("temp/my_model")
      train.report({}, checkpoint=checkpoint)

trainer = TensorflowTrainer(
  train_func,
  train_loop_config={"num_epochs": 5},
  scaling_config=ScalingConfig(num_workers=1),
  run_config=RunConfig(
      storage_path=f'{BUCKET_URI}/ray_results/tensorflow',
      checkpoint_config=CheckpointConfig(
          num_to_keep=1  # Keep all checkpoints.
      ),
      sync_config=SyncConfig(
          sync_artifacts=True,
      ),
  ),
)

# Train the model.
result = trainer.fit()

# Register the trained model to Vertex AI Model Registry.
vertex_model = tensorflow.register_tensorflow(
  result.checkpoint,
)

sklearn

from vertex_ray.predict import sklearn
from ray.train.sklearn import SklearnCheckpoint

vertex_model = sklearn.register_sklearn(
  result.checkpoint,
)

XGBoost

from vertex_ray.predict import xgboost
from ray.train.xgboost import XGBoostTrainer

# Initialize  Ray on Vertex AI client for remote cluster connection
ray.init(address=address, runtime_env=runtime_env)

# Define a XGBoost model.
train_dataset = ray.data.from_pandas(
pd.DataFrame([{"x": x, "y": x + 1} for x in range(32)]))

run_config = RunConfig(
storage_path=f'{BUCKET_URI}/ray_results/xgboost',
checkpoint_config=CheckpointConfig(
    num_to_keep=1  # Keep all checkpoints. 
),
sync_config=SyncConfig(sync_artifacts=True),
)

trainer = XGBoostTrainer(
label_column="y",
params={"objective": "reg:squarederror"},
scaling_config=ScalingConfig(num_workers=3),
datasets={"train": train_dataset},
run_config=run_config,
)
# Train the model.
result = trainer.fit()

# Register the trained model to Vertex AI Model Registry.
vertex_model = xgboost.register_xgboost(
result.checkpoint,
)

PyTorch

Convierte los puntos de control de Ray en un modelo.
Compila model.mar.
Crea LocalModel con model.mar.
Sube al Model Registry de Vertex AI.

Implementa el modelo para predicciones en línea

Implementa el modelo en el extremo en línea: Para obtener más información, consulta Implementa el modelo en un extremo.

DEPLOYED_NAME = model.display_name + "-endpoint"
TRAFFIC_SPLIT = {"0": 100}
MACHINE_TYPE = "n1-standard-4"

endpoint = vertex_model.deploy(
    deployed_model_display_name=DEPLOYED_NAME,
    traffic_split=TRAFFIC_SPLIT,
    machine_type=MACHINE_TYPE,
)