谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

前言

今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗,只会用SQL也能玩转机器学习!。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。
今天就来对比下这两款产品。

StreamingPro简介

StreamingPro是一套基于Spark的数据平台,MLSQL是基于StreamingPro的算法平台。利用MLSQL,你可以用类似SQL的方式完成数据的ETL,算法训练,模型部署等一整套ML Pipline。MLSQL融合了数据平台和算法平台,可以让你在一个平台上把这些事情都搞定。

运行方式

MLSQL支持Run as Application 和 Run as Service。MLSQL Run as Service很简单,你可以直接在自己电脑上体验: Five Minute Quick Tutorial
BigQuery ML 则是云端产品,从表象上来看,应该也是Run As Service。

语法功能使用

BigQuery ML 训练一个算法的方式为:

CREATE OR REPLACE MODEL flights.arrdelay
OPTIONS
 (model_type='linear_reg', labels=['arr_delay']) AS
SELECT
 arr_delay,
 carrier,
 origin,
 dest,
 dep_delay,
 taxi_out,
 distance
FROM
 `cloud-training-demos.flights.tzcorr`
WHERE
 arr_delay IS NOT NULL

BigQuery ML 也对原有的SQL语法做了增强,添加了新的关键之,但是总体是遵循SQL原有语法形态的。

完成相同功能,在MLSQL中中的做法如下:

select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay,
taxi_out, distance from db.table 
as lrCorpus;

train lrCorpus as LogisticRegressor.`/tmp/linear_regression_model`
where inputCol="features"
and labelCol="label"
;

同样的,MLSQL也对SQL进行扩展和变更,就模型训练而言,改变会更大些。对应的,训练完成后,你可以load 数据查看效果,结果类似这样:

+--------------------+--------+--------------------+-------------------+-------+-------------+-------------+--------------------+
|           modelPath|algIndex|                 alg|              score| status|    startTime|      endTime|         trainParams|
+--------------------+--------+--------------------+-------------------+-------+-------------+-------------+--------------------+
|/tmp/william/tmp/...|       1|org.apache.spark....|-1.9704115113779945|success|1532659750073|1532659757320|Map(ratingCol -> ...|
|/tmp/william/tmp/...|       0|org.apache.spark....|-1.8446490919033698|success|1532659757327|1532659760394|Map(ratingCol -> ...|
+--------------------+--------+--------------------+-------------------+-------+-------------+-------------+--------------------+

在预测方面,BigQuery ML语法如下:

SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL flights.arrdelay,
(
SELECT
 carrier,
 origin,
 dest,
 dep_delay,
 taxi_out,
 distance,
 arr_delay AS actual_arr_delay
FROM
 `cloud-training-demos.flights.tzcorr`
WHERE
 arr_delay IS NOT NULL
LIMIT 10))

ML指定模型名称就可以调用对应的预测函数。在MLSQL里,则需要分两步:

先注册模型,这样就能得到一个函数(pa_lr_predict),名字你自己定义。

register LogisticRegressor.`/tmp/linear_regression_model` as pa_lr_predict options
modelVersion="1" ;

接着就可以使用了:

select pa_lr_predict(features) from lrCorpus limit 10 as predict_result;

和数据平台集成

BigQuery ML 也支持利用SQL对数据做复杂处理,因此可以很好的给模型准备数据。MLSQL也支持非常复杂的数据处理。

除了算法以外

“数据处理模型”以及SQL函数

值得一提的是,MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。比如我要把文本数据转化为tfidf,一条指令即可:

-- 把文本字段转化为tf/idf向量,可以自定义词典
train orginal_text_corpus as TfIdfInPlace.`/tmp/tfidfinplace`
where inputCol="content"
-- 分词相关配置
and ignoreNature="true"
and dicPaths="...."
-- 停用词路径
and stopWordPath="/tmp/tfidf/stopwords"
-- 高权重词路径
and priorityDicPath="/tmp/tfidf/prioritywords"
-- 高权重词加权倍数
and priority="5.0"
-- ngram 配置
and nGram="2,3"
-- split 配置,以split为分隔符分词,
and split=""
;

-- lwys_corpus_with_featurize 表里content字段目前已经是向量了
load parquet.`/tmp/tfidf/data` 
as lwys_corpus_with_featurize;

支持自定义实现算法

除了MLSQL里已经实现的算法,你也可以用python脚本来完成自定义算法。目前通过PythonAlg模块支持SKlearn, Tensorflow, Xgboost, Fasttext等众多python算法框架。Tensorflow则支持Cluster模式。具体参看这里MLSQL自定义算法

部署

BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。具体做法超级简单:

  1. 单机模型运行StreamingPro.
  2. 通过接口或者配置注册算法模型 register NaiveBayes./tmp/bayes_modelas bayes_predict;
  3. 访问预测接口
http://127.0.0.1:9003/model/predict? pipeline= bayes_predict&data=[[1,2,3...]]&dataType=vector

MLSQL 可以实现end2end模式部署,复用所有数据处理流程。更多参看MLSQL部署

模型多版本管理

训练时将keepVersion="true",每次运行都会保留上一次版本。具体参看模型版本管理

多个算法/多组参数并行运行

如果算法自身已经是分布式计算的,那么MLSQL允许多组参数顺序执行。比如这个:

train data as ALSInPlace.`/tmp/als` where
-- 第一组参数
`fitParam.0.maxIter`="5"
and `fitParam.0.regParam` = "0.01"
and `fitParam.0.userCol` = "userId"
and `fitParam.0.itemCol` = "movieId"
and `fitParam.0.ratingCol` = "rating"
-- 第二组参数    
and `fitParam.1.maxIter`="1"
and `fitParam.1.regParam` = "0.1"
and `fitParam.1.userCol` = "userId"
and `fitParam.1.itemCol` = "movieId"
and `fitParam.1.ratingCol` = "rating"
-- 计算rmse     
and evaluateTable="test"
and ratingCol="rating"
-- 针对用户做推荐,推荐数量为10  
and `userRec` = "10"
-- 针对内容推荐用户,推荐数量为10
-- and `itemRec` = "10"
and coldStartStrategy="drop"

这是一个协同推荐的一个算法,使用者配置了两组参数,因为该算法本身是分布式的,所以两组参数会串行运行。

-- train sklearn model
train data as PythonAlg.`${modelPath}` 

-- specify the location of the training script 
where pythonScriptPath="${sklearnTrainPath}"

-- kafka params for log
and `kafkaParam.bootstrap.servers`="${kafkaDomain}"
and `kafkaParam.topic`="test"
and `kafkaParam.group_id`="g_test-2"
and `kafkaParam.userName`="pi-algo"
-- distribute training data, so the python training script can read 
and  enableDataLocal="true"
and  dataLocalFormat="json"

-- sklearn params
-- use SVC
and `fitParam.0.moduleName`="sklearn.svm"
and `fitParam.0.className`="SVC"
and `fitParam.0.featureCol`="features"
and `fitParam.0.labelCol`="label"
and `fitParam.0.class_weight`="balanced"
and `fitParam.0.verbose`="true"

and `fitParam.1.moduleName`="sklearn.naive_bayes"
and `fitParam.1.className`="GaussianNB"
and `fitParam.1.featureCol`="features"
and `fitParam.1.labelCol`="label"
and `fitParam.1.class_weight`="balanced"
and `fitParam.1.labelSize`="26"

-- python env
and `systemParam.pythonPath`="python"
and `systemParam.pythonParam`="-u"
and `systemParam.pythonVer`="2.7";

上面这个则是并行运行两个算法SVC/GaussianNB。因为每个算法自身无法分布式运行,所以MLSQL允许你并行运行这两个算法。

总结

BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。MLSQL把数据平台和算法平台合二为一,在上面你可以做ETL,流式,也可以做算法,大家都统一用一套SQL语法。MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助,可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用,基本无需额外开发,实现端到端的部署,减少企业成本。