MLPIPE

Dieses Dokument beschreibt den MLPIPE Projekt, die verwendeten Softwareversionen, die Ordnerstruktur dieser Repository, die Verwendung von Docker Image sowie Beispiel DSL Instanzen.

Die HTML-Applikation für die Visualisierung der Metriken kann im Repository github.com/robie2011/mlpipe-SensorReportViewer gefunden werden.

Projektbeschreibung

Die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen besteht aus mehreren Prozessschritten. Viele dieser Prozessschritte werden von einem Framework bzw. einer Library bereits implementiert. Andere müssen selbst programmiert werden. Auswahl, Initialisierung und Zusammenführung dieser Prozessschritte werden in der Regel mit einer General Purpose Language wie Python, Java oder einer anderen beschrieben. Infolge der vielen Ausdrucksmöglichkeiten in General Purpose Languages haben die entwickelten Skripte bzw. Programme keine oder unterschiedliche Strukturen. Deshalb müssen für das Verständnis und die Weiterentwicklung nicht selbstentwickelter Modelle z. T. komplexe Quellcodes gelesen werden.

In dieser Masterarbeit wurden die Prozessschritte eines Deep-Learning-Projekts generalisiert und es wurde eine domänenspezifische Sprache (DSL) für die Beschreibung der Workflows entwickelt. Die entwickelte DSL definiert klare Strukturen und bietet eine vereinfachte, aussagekräftige und prägnante Sprache zur Beschreibung der einzelnen Prozessschritte im Workflow. Als Gegenstück zur DSL wurde eine Softwarelösung für die Ausführung der DSL-Instanzen entwickelt. Die Gesamtlösung beschleunigt die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und ermöglicht es, die einzelnen Prozessschritte im bestehenden Workflow besser zu verstehen.

Keywords: Machine Learning, Deep Learning, ANN, KNN, Keras, DSL, Domain Specific Language, Python

Softwareversionen

Dieses Projekt verwendet die Programmiersprache Python v3.7. Für die Datenmanipulation werden die Libraries NumPy, Pandas und Scikit-Learn eingesetzt. Als Machine Learning Framework verwenden wir Keras mit Tensorflow Backend. Die erforderlichen Libraries sind im requirements.txt definiert. Eine Installationsanleitung für die virtuelle Umgebung von Python ist hier zufinden. Nach Bereitstellung der virtuellen Umgebung, können die erforderlichen Pakete mit folgendem Befehl installiert werden:

pip install -r requirements.txt

Ordnerstruktur: Stammverzeichnis

Dies ist die Beschreibung der Ordner im Stammverzeichnis:

Ordner	Beschreibung
docker	Enthält Dateien für die Erstellung der Docker Images
mlpipe	Enthält Sourcecode für die Softwarelösung MLPIPE
schemas	Enthält JSON-Schemas für die Beschreibung der DSL Instanzen
templates	Enthält HTML-Template für die Generierung des Analyse Bericht

Ordnerstruktur: mlpipe

Der Sourcecode von MLPIPE ist im Ordner mlpipe zu finden und ist wie folgt strukturiert:

Ordner	Beschreibung
admin	Skripte für administrative Zwecke
aggregators	Klasse AbstractAggregator und deren Subklassen
cli	Implementation der Konsolenapplikation
config	Klassen für die Verwaltung der Daten und Konfiguration
datasources	Klasse AbstractDatasourceAdapter und deren Subklassen
dsl	Export der Implementationen für DSL. Wird von ../scripts/generate_dsl_exports.sh erstellt.
dsl_interpreter	Implementation des DSL Interpreter
exceptions	Verwendete Exceptions in MLPIPE
groupers	Klasse AbstractGrouper und deren Subklassen
outputs	Klasse AbstractOutput und deren Subklassen
pipeline	Implementation der Pipes und Filter-Architektur
processors	Implementation der Transformatoren (modifizieren den Datenstromfl)
test	Tests
utils	Hilfsklassen
workflows	Implementation der Workflows

Dateien im Ordner dsl werden lediglich verwendet, um die implementierten Klassen für die DSL hervorzuheben. Das erlaubt uns in der DSL den Präfix mlpipe.dsl.* für den Auswahl der Klassen zu verwenden.

Tests

Wir haben den Framework Nose verwendet. Die Tests können wie folgt ausgeführt werden:

nosetests -i test_ mlpipe/test

Docker Image

Die Softwarelösung wurde für einfache Installation als Docker Image auf der öffentlichen Docker Registry bereit gestellt. Nach der erfolgreichen Installation von Docker Engine kann ein Skript für den einfachen Aufruf des MLPIPE-Containers erstellt werden. Nachfolgend sehen wir ein Beispiel:

# File: mlpipe-cli-docker.sh
args="$@"
DSL_INSTANCES=$(pwd)
FALLBACK="/tmp/mlpipe/training"
MLPIPE_TRAIN_DATA=${MLPIPE_TRAIN_DATA:-$FALLBACK}

docker run --rm -it \
    -v$MLPIPE_TRAIN_DATA:/tmp/mlpipe/training \
    -v$DSL_INSTANCES:/data \
    robie2011/mlpipe $args

Beim Starten von Container wird der Pfad $MLPIPE_TRAIN_DATA auf dem Hostsystem mit dem Pfad /tmp/mlpipe/training im Container verbunden. Dieser Ordner enthält Trainings-Daten wie Gewichte für das trainierte Modell. Ebenso wird der aktueller Arbeitsverzeichnis mit dem Pfad /data im Container verbunden. Der zweite Ordner ist das Arbeitsverzeichnis im Container. Das Arbeitsverzeichnis wird zum Einlesen der Dateien verwendet und auch zum Schreiben von Analyse Berichte aus WF1 Daten analyse.

Für den Schnellzugriff auf dem Skript haben wir den Alias mlpipe mit einer Verlinkung bereitgestellt. Hier ist ein Beispiel für die Verlinkung:

ln -s /path/to/script/mlpipe-cli-docker.sh /usr/bin/mlpipe

Bemerkung: Werden Dateien als Datenquelle verwendet, so wird diese am besten in einem Unterordner von $DSL_INSTANCES abgelegt und in der DSL Instanz als relativer Pfad angegeben.

Beispiel DSL Instanzen

Im Unterordner dsl-examples können Beispiel DSL Instanzen gefunden werden.