Java如何跨语言调用Python/R训练的模型

2018年5月10日01:27:56 发表评论 1,714

如何使用sklearn进行在线实时预测(构建真实世界中可用的模型) 这篇文章中,我们使用 sklearn + flask 构建了一个实时预测的模型应用。无论是 sklearn 还是 flask,都是用 Python 编写的,在工业界,我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型, 使用 Java 来做在线 Web 开发应用,这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。很明显,之前方式就无法满足要求了。

PMML

概念

PMML 是 Predictive Model Markup Language 的缩写,翻译为中文就是“预测模型标记语言”。它是一种基于XML的标准语言,用于表达数据挖掘模型,可以用来在不同的应用程序中交换模型。也就是说它定义了一个标准,不同语言都可以根据这个标准来实现。关于 PMML 内部的实现原理细节,我们这里不做深究,感兴趣的可以参见:http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html

PMML 能做什么

介绍完了 PMML 的概念后,大家可能还是很懵逼,不清楚它有什么用。先来相对正式的说下它的用处:对于 PMML,使用一个应用程序很容易在一个系统上开发模型,并且只需通过发送XML配置文件就可以在另一个系统上使用另一个应用程序部署模型。也就是说我们可以通过 Python 或 R 训练模型,将模型转为 PMML 文件,再使用 Java 根据 PMML 文件来构建 Java 程序。来看一张关于 PMML 用途的图片。

PMML用途示意图

这一张图的信息量爆炸我,我来一一说明下:

  • 整个流程分为两部分:离线和在线。
  • 离线部分流程是将样本进行特征工程,然后进行训练,生成模型。一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。
  • 在线部分是根据请求得到样本数据,对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理,然后使用模型进行评估。一般在线部分常用 Java、C++ 来开发。
  • 离线部分与在线部分是通过 PMML 连接的,也就是说离线训练好了模型之后,将模型导出为 PMML 文件,在线部分加载该 PMML 文件生成对应的评估模型。

我们可以看到,PMML 是连接离线与在线环节的关键,一般导出 PMML 文件和 加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。不过幸运的是,已经有很多大神实现了这些,可以参见:https://github.com/jpmml 。

实战环节

训练并导出 PMML

我们这里仍然是通过 sklearn 训练一个随机森林模型,我们需要借助 sklearn2pmml 将 sklearn 训练的模型导出为 PMML 文件。如果没有 sklearn2pmml,请输入以下命令来安装:

pip install --user git+https://github.com/jpmml/sklearn2pmml.git

我们来看下如何使用 sklearn2pmml 。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn2pmml import PMMLPipeline, sklearn2pmml


iris = load_iris()

# 创建带有特征名称的 DataFrame
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 创建模型管道
iris_pipeline = PMMLPipeline([
 ("classifier", RandomForestClassifier())
])

# 训练模型
iris_pipeline.fit(iris_df, iris.target)

# 导出模型到 RandomForestClassifier_Iris.pmml 文件
sklearn2pmml(iris_pipeline, "RandomForestClassifier_Iris.pmml")

导出成功后,我们将在当前路径看到一个 PMML 文件:RandomForestClassifier_Iris.pmml。

导入 PMML 并进行评估

生成了 PMML 文件后,接下来我们要做的就是使用 Java 导入(加载)PMML文件。这里借助了 Java 的第三方依赖:pmml-evaluator。我们需要在 pom.xml 文件中加入以下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.jpmml</groupId>
    <artifactId>pmml-evaluator</artifactId>
    <version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.jpmml</groupId>
    <artifactId>pmml-evaluator-extension</artifactId>
    <version>1.4.1</version>
</dependency>

引入 PMML 文件并进行评估的代码如下:

import org.dmg.pmml.FieldName;
import org.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.evaluator.*;
import org.jpmml.model.PMMLUtil;
import org.xml.sax.SAXException;

import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ClassificationModel {
    private Evaluator modelEvaluator;

    /**
     * 通过传入 PMML 文件路径来生成机器学习模型
     *
     * @param pmmlFileName pmml 文件路径
     */
    public ClassificationModel(String pmmlFileName) {
        PMML pmml = null;

        try {
            if (pmmlFileName != null) {
                InputStream is = new FileInputStream(pmmlFileName);
                pmml = PMMLUtil.unmarshal(is);
                try {
                    is.close();
                } catch (IOException e) {
                    System.out.println("InputStream close error!");
                }

                ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();

                this.modelEvaluator = (Evaluator) modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
                modelEvaluator.verify();
                System.out.println("加载模型成功!");
            }
        } catch (SAXException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (JAXBException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    // 获取模型需要的特征名称
    public List<String> getFeatureNames() {
        List<String> featureNames = new ArrayList<String>();

        List<InputField> inputFields = modelEvaluator.getInputFields();

        for (InputField inputField : inputFields) {
            featureNames.add(inputField.getName().toString());
        }
        return featureNames;
    }

    // 获取目标字段名称
    public String getTargetName() {
        return modelEvaluator.getTargetFields().get(0).getName().toString();
    }

    // 使用模型生成概率分布
    private ProbabilityDistribution getProbabilityDistribution(Map<FieldName, ?> arguments) {
        Map<FieldName, ?> evaluateResult = modelEvaluator.evaluate(arguments);

        FieldName fieldName = new FieldName(getTargetName());

        return (ProbabilityDistribution) evaluateResult.get(fieldName);

    }

    // 预测不同分类的概率
    public ValueMap<String, Number> predictProba(Map<FieldName, Number> arguments) {
        ProbabilityDistribution probabilityDistribution = getProbabilityDistribution(arguments);
        return probabilityDistribution.getValues();
    }

    // 预测结果分类
    public Object predict(Map<FieldName, ?> arguments) {
        ProbabilityDistribution probabilityDistribution = getProbabilityDistribution(arguments);

        return probabilityDistribution.getPrediction();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ClassificationModel clf = new ClassificationModel("RandomForestClassifier_Iris.pmml");

        List<String> featureNames = clf.getFeatureNames();
        System.out.println("feature: " + featureNames);

         // 构建待预测数据
        Map<FieldName, Number> waitPreSample = new HashMap<>();
        waitPreSample.put(new FieldName("sepal length (cm)"), 10);
        waitPreSample.put(new FieldName("sepal width (cm)"), 1);
        waitPreSample.put(new FieldName("petal length (cm)"), 3);
        waitPreSample.put(new FieldName("petal width (cm)"), 2);

        System.out.println("waitPreSample predict result: " + clf.predict(waitPreSample).toString());
        System.out.println("waitPreSample predictProba result: " + clf.predictProba(waitPreSample).toString());

    }

}

输出结果

加载模型成功!
feature: [sepal length (cm), petal width (cm), sepal width (cm), petal length (cm)]
waitPreSample predict result: 1 waitPreSample predictProba result: {0=0.0, 1=0.5, 2=0.5}

可以看到,模型需要的特征为:[sepal length (cm), petal width (cm), sepal width (cm), petal length (cm)],预测该样本最终属于目标编号为 1 的类型,预测该样本属于不同目标编号的概率分布,{0=0.0, 1=0.5, 2=0.5}。

小结

为了实现 Java 跨语言调用 Python/R 训练好的模型,我们借助 PMML 的规范,将模型固化为 PMML 文件,再使用该文件生成模型来评估。

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