机器学习模型太慢？来看看英特尔(R) 扩展加速 ⛵

💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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我们在应用机器学习模型时，除了最终效果，也非常关注它们的性能。而机器学习模型的性能，不仅仅取决于我们的应用方式（特征多少、模型复杂度），也和硬件息息相关。

在本篇内容中，ShowMeAI 要给大家介绍到的是 Intel 针对 Scikit-Learn 机器学习工具库做的加速不定，可以非常大程度加速我们的模型训练与预测速度。

在我们的机器学习应用案例中，使用intel拓展加速的方式，仅仅花费原始建模方式1/5的时间，可以完成一样的任务达到一致的效果。

💡 Scikit-Learn （SKlearn) 机器学习工具库

Scikit-Learn （Sklearn) 是 Python 中最有用和最强大的机器学习库。 它通过 Python 中的接口为机器学习和统计建模提供了一系列有效工具，包括分类、回归、聚类和降维。

SKLearn 的快速使用方法也推荐大家查看[ShowMeAI](https://www.showmeai.tech/)的文章和速查手册：

💡 面向 Scikit-Learn 的英特尔扩展

Scikit-Learn是一个大而全的工具库，但它的性能并不总是最佳的，有时候一些 ML 算法可能需要数小时才能运行，时间成本很高。

面向 Scikit-Learn 的英特尔扩展（Intel(R) Extension for Scikit-learn）只需在大家熟悉的建模方法基础上，添加几行代码，就能显着提升性能，而且它也是开源的。

📌 scikit-learn-intelex 提速效果

通过 📘 scikit-learn-intelex 优化算法运行方式，可以获得 1-3 个数量级的效率改进，最终取决于使用到的数据集和算法。

  • Intel Extension for Scikit-Learn 提供了许多 Scikit-Learn 算法（下表）的优化实现，这些算法与原始版本一致，有一样的最终结果。
  • 即使大家使用到了当前拓展不支持的算法或参数，工具包也会自动退回到原始 Scikit-Learn，保证大家无缝衔接，大部分代码可以维持原来的形式，无需重写代码。

应用英特尔® Extension for Scikit-learn 可以对上述 Scikit-Learn 算法效率优化，具体的可以参考官网介绍。

💡 工具库安装&配置

Intel Extension for Scikit-Learn 支持 x86 架构上的 Linux、Windows 和 Mac 系统。 它可以使用 PyPI 或 Anaconda Cloud 下载：

📌 从 PyPI 安装

只需在命令行运行 pip 命令进行安装：

pip install scikit-learn-intelex

📌 从 Anaconda 安装

◉ Conda-Forge方式：

сonda install scikit-learn-intelex -c conda-forge

◉ 英特尔渠道：

conda install scikit-learn-intelex -c intel

◉ 默认方式：

conda install scikit-learn-intelex

📌 从容器安装

请注意，正确访问链接需要 DockerHub 帐户。

大家可以通过以下命令，将最新的英特尔® Scikit-Learn 扩展安装为 Docker 容器：

docker pull intel/intel-optimized-ml:scikit-learn

💡 英特尔® Scikit-Learn 扩展使用方法：

📌 打补丁 patch_sklearn

◉ patch是一种保留 Scikit-Learn 库存版本以供使用的方法，大家可以在代码开头添加它（ patch_sklearn()函数调用），如下所示：

############### 在此处插入补丁########################## 
from sklearnex import patch_sklearn
patch_sklearn()
##################################################################

◉ 这个补丁之后的所有import语句导入的来自sklearn的算法，都会优先导入Scikit-Learn优化版本

# Importing sklearn optimised version of LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Creating an object for model and fitting it on training data set
logmodel =  LogisticRegression()
logmodel.fit(X_train_sm, y_train_sm) 
  
# Predicting the Target variable                 
predicted = logmodel.predict(X_test)# Classification Report
report = metrics.classification_report(y_test, predicted)

🕯️ 注意：导入顺序非常重要，请大家一定记得在导入Scikit-Learn工具库之前打补丁！

如果大家不想使用补丁，可以随时通过sklearnex.unpatch_sklearn()取消intel的补丁。

📌 其他替代方案

大家有很多替代方案，同样可以启用英特尔® Extension for Scikit-Learn优化：

◉ 在命令行直接使用拓展运行原始 Scikit-Learn 应用程序代码获取加速：

python -m sklearnex my_application.py

◉ 指定算法导入加速：

# 指定某个算法加速
from sklearnex import patch_sklearn
patch_sklearn("SVC")

# 指定若干个算法加速
patch_sklearn(["SVC", "PCA"])

# 撤销对于算法的加速补丁
from sklearnex import unpatch_sklearn 
unpatch_sklearn("SVC")

📌 查看优化算法列表

# 可以直接查看可加速算法列表
from sklearnex import get_patch_names
get_patch_names()

>>
['pca','kmeans','dbscan', 'distances','linear','ridge','elasticnet','lasso',
 'logistic','log_reg','knn_classifier','nearest_neighbors',
'knn_regressor', 'random_forest_classifier','random_forest_regressor',
 'train_test_split', 'fin_check','roc_auc_score', 'tsne', 'logisticregression',
 'kneighborsclassifier', 'nearestneighbors','kneighborsregressor',
 'randomrorestclassifier', 'randomforestregressor','svr', 'svc', 'nusvr',
 'nusvc','set_config', 'get_config','config_context']

📌 全局补丁

如果大家想使用全局补丁来优化所有 Scikit-Learn 应用程序，无需任何额外操作，只需要在命令行运行：

python sklearnex.glob patch_sklearn

💡 案例

我们用一个案例来说明一下，使用英特尔® Extension for Scikit-Learn，相比原始版本，有多大程度的提升，这里使用到的业务场景是信用卡欺诈识别场景。

数据可以在 🏆 Kaggle场景数据 下载，也可以在ShowMeAI 的百度网盘地址直接下载。

🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [8] 面向 Scikit-Learn 的英特尔加速扩展补丁 『creditcard 信用卡欺诈场景数据集』

⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub

📌 取消补丁的原始版本

因为我们的电脑上进行了配置，intel优化的算法会全局生效，为了对比原始版本的sklearn速度，我们这里使用unpatch_sklearn()函数取消补丁，整个逻辑回归模型训练与测试花费了 35.5 秒。

################ Insert Patch here ############################
from sklearnex import unpatch_sklearn
unpatch_sklearn()
##########################################################
# 导入
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 开始时间
start_time = time.time()

# 初始化模型并你和数据集
logmodel = LogisticRegression()
logmodel.fit(X_train_sm, y_train_sm)   

# 测试集预估                 
predicted = logmodel.predict(X_test)
patched_time = time.time() - start_time
print("Time to calculate \033[1m logmodel.predict in Unpatched scikit-learn {:4.1f}\033[0m seconds".format(patched_time))

# 效果评估
report = metrics.classification_report(y_test, predicted)
print(f"Classification report for Logistic Regression with SMOTE:\n{report}\n")

运行结果截图如下所示：

📌 添加补丁的加速版本

下面是我们测试Intel优化版Logistic Regression算法， 代码使用patch_sklearn()添加补丁，最后 执行时间 7.1秒，可以看到，只花费了原始版本20%的时间，却取得了完全一样的效果！

💡 总结

本文介绍了英特尔针对Scikit-Learn的加速扩展，它的一些特点包括：

  • 优化常见 ML 算法的性能
  • 减少 ML 训练和推理时间
  • 提供无缝体验（只需添加两行代码即可启用加速）

参考资料

posted @ 2022-08-09 19:45  ShowMeAI  阅读(257)  评论(0)  编辑  收藏  举报