Как ML-инженеру, я хочу разработать REST API для выполнения запросов на вычисления с использованием различных ML-моделей, учитывая параллельное выполнение запросов в рамках доступных ресурсов. Можете ли вы порекомендовать подходы к проектированию архитектуры такого сервиса, ресурсы для изучения и рекомендации по тестированию?
Создание эффективной архитектуры для сервиса машинного обучения включает в себя ряд ключевых аспектов, важных для обеспечения масштабируемости, быстродействия и управления ресурсами. Вот несколько рекомендаций: ### 1. Модульная архитектура - **Микросервисы**: Разделите ваше приложение на микросервисы. Каждый сервис должен обеспечивать специфичную функциональность и работать автономно. - **Контейнеризация**: Используйте Docker или другие технологии контейнеризации для упаковки каждой из ваших моделей в отдельный контейнер. - **Оркестрация контейнеров**: Примените Kubernetes или другие системы оркестрации для масштабирования и управления контейнерами. ### 2. Менеджмент ресурсов - **Очереди задач**: Используйте систему очередей (например, RabbitMQ, Kafka) для балансировки нагрузки и управления потоком запросов. - **Автомасштабирование**: Реализуйте механизмы для автоматического масштабирования сервисов в зависимости от текущей нагрузки. - **Профилирование и мониторинг**: Организуйте сбор метрик и логов для мониторинга и оптимизации использования ресурсов. ### 3. Асинхронная обработка - **Асинхронность**: Разделите прием запроса и его обработку. Принимайте запросы асинхронно и отвечайте клиенту сразу, а обработку выполняйте в фоне. - **Callbacks/Webhooks**: Предложите пользователям регистрировать вебхуки, если им необходимо получать уведомления о завершении обработки. ### 4. Кэширование и оптимизации - **Кэширование результатов**: Если модели дают детерминированный результат, сохраняйте результаты вычислений в кэше. - **Оптимизация моделей**: Применяйте техники компрессии модели и прунинга параметров для улучшения производительности и сокращения времени расчетов. ### 5. Тестирование и безопасность - **Нагрузочное тестирование**: Проводите тесты для оценки производительности и масштабируемости сервиса (например, с помощью JMeter, Locust). - **Автоматизированное тестирование API**: Пишите тесты для API, чтобы обеспечить корректную работу сервиса (используйте Postman, pytest). - **Безопасность**: Обеспечьте защиту ваших API с использованием методов аутентификации и авторизации (OAuth 2.0, JWT и др.). ### 6. Выбор инструментов и фреймворков - **Web-фреймворки**: Выберите подходящий фреймворк для REST API, такой как Flask для более простых приложений или FastAPI/Django для более крупных систем. - **ML-serving tools**: Рассмотрите возможность использования специализированных серверов для развертывания моделей машинного
Ну так стандартно, fastapi кладет запрос в какую либо очередь сообщений и ждет ответа, ML-модель, обычно запущенная отдельный сервисом, читает из этой очереди, обрабатывает и подобным образом передает обратно в fastapi. Это базовое, дальше уже начинаются работы по развитию, относительно возникающих требований, настройка таймутов и отмены работ, усложнение REST API, от простого запрос - ответ, к например, запрос - создание фоновой задачи - периодической проверки ее выполнения, масштабирование через создание нескольких сервисов с моделью и т.п, и т.д.
Мало информации, конечно. Я обычно использую dash . Он позволяет создать полноценное веб приложение. Для взаимодействия с пользователем. Есть большое коммунити например я использую компоненты для создания красивого интерфейса и взаимодействия. Насчет одновременного доступа не проблема, каждая сессия пользователя изолирована. В доках есть раздел галерея там большие и крутые проекты выложены на guthub, то есть можно много чего подсмотреть. Есть и платные компоненты. Все что по ссылкам это бесплатно и для продакшен уровня достаточно.
Возможно если требуется высоконагрузочное приложение то не подойдет. Сами модели то серриализованны и не требуют много ресурсов, я имею ввиду много пользователей большие объемы данных и т.д.
А так в небольшие сроки можно крутое приложение, как по дизайну (фронт) так и по функционалу сделать. И все в рамках одного языка даже фронт.