摘要
Apache DolphinScheduler 3.1.0发版后，添加了诸多AI组件，帮助用户在Apache DolphinScheduler上更方便地构建机器学习工作流。本文介绍如何建立DolphinScheduler与一些机器学习的环境，并以实验案例介绍MLflow组件和DVC组件的使用。
01
DolphinScheduler与机器学习环境
01
实用项目
所有的代码可在 https://github.com/jieguangzhou/dolphinscheduler-ml-tutorial获取
git clone https://github.com/jieguangzhou/dolphinscheduler-ml-tutorial.git
git checkout dev02
安装环境
Conda
略，按照官网安装即可，并将conda路径加入到环境变量
执行安装相关包, 安装后mlflow, dvc 命令会安装到conda的bin目录下。
pip install mlflow==1.30.0 dvcJava8环境
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
java -version# 确认你的jdk的目录是否为这个，配置环境变量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binApache DolphinScheduler 3.1.0
下载DolphinScheduler 3.1.0
# 进入以下目录（可以在其他目录安装，为了方便复现，本文在以下目录安装）
cd first-example/install_dolphinscheduler
## install DolphinScheduler
wget https://dlcdn.apache.org/dolphinscheduler/3.1.0/apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin.tar.gz
rm apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin.tar.gz配置DolphinScheduler中的Conda环境和Python环境
## 配置conda环境和默认python环境
cp common.properties apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin/standalone-server/conf
echo "export PATH=$(which conda)/bin:\$PATH" >> apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin/bin/env/dolphinscheduler_env.sh
echo "export PYTHON_HOME=$(dirname $(which conda))/python" >> apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin/bin/env/dolphinscheduler_env.shdolphinscheduler-mlflow配置
在使用MLFLOW组件时会引用Github上的dolphinscheduler-mlflow项目，如网络无法畅通链接，可以按一下步骤替换仓库源
首先执行 git clone https://github.com/apache/dolphinscheduler-mlflow.git
然后修改common.properties中 ml.mlflow.preset_repository 字段值为下载后的绝对路径即可
启动DolphinScheduler
## start DolphinScheduler
cd apache-dolphinscheduler-3.1.0-bin
bash bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
## 可以通过以下命令查看日志
# tail -500f standalone-server/logs/dolphinscheduler-standalone.log启动后，稍等一会服务启动即可进入DolphinScheduler的页面
打开 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui，可以看到DolphinScheduler页面
账号：admin，密码：dolphinscheduler123
MLflow
MLflow Tracking Server启动比较简单，可简单通过命令docker run --name mlflow -p 5000:5000 -d jalonzjg/mlflow:latest 启动即可
打开 http://localhost:5000，可以看到MLflow模型和实验管理的页面
该镜像的Dockerfile可见 first-example/docker-mlflow/Dockerfile
02
组件介绍
本文主要用到以下5个类型的组件：
01
Shell组件
02
Python组件
PYTHON组件用于运行python类型任务。
03
Conditions组件
CONDITIONS是一个条件节点，根据上游任务运行状态，判断应该运行哪个下游任务。
04
MLFLOW组件
MLFLOW组件用于在DolphinScheduler上运行MLflow Project和基于 dolphinscheduler-mlflow库实现针对分类场景的预置算法和AutoML功能，部署MLflow tracking server上的模型。
05
DVC组件
DVC组件用于在DolphinScheduler上进行机器学习中的数据的版本管理，如将特定数据注册为特定版本，下载特定版本的数据。
以上五个组件中，
SHELL组件和PYTHON组件为基础组件，可以运行广泛的任务；
CONDITIONS为逻辑组件，可以动态控制工作流的运行逻辑；
MLFLOW组件和DVC组件为机器学习类型组件，可以用于方便在工作流上方便使用机器学习场景特性能力。
03
机器学习Workflow
Workflow包含三个部分：
第一部分为前置的一些准备，比如数据下载，数据版本管理仓库建立等，为一次性准备工作；
第二部分为训练模型工作流：包含数据预处理，训练模型和模型评估；
第三部分为部署流程工作流：包含模型部署，接口测试。
01
前置准备工作流
创建一个目录用于存放过程中的所有的数据 mkdir /tmp/ds-ml-example
在项目一开始，我们需要下载实验数据和进行dvc仓库的初始化用于数据版本管理
以下所有命令皆在dolphinscheduler-ml-tutorial/first-example目录下运行
因为我们通过pydolphinscheduler 提交工作流，所以安装一下 pip install apache-dolphinscheduler==3.1.0
Workflow（download-data）:
下载实验数据
命令: pydolphinscheduler yaml -f pyds/download_data.yaml
依次执行以下两个任务
install-dependencies: 安装下载脚本中需要的python依赖包
download-data: 下载数据集到 /tmp/ds-ml-example/raw
Workflow（dvc_init_local）:
初始化DVC数据版本管理仓库
命令: pydolphinscheduler yaml -f pyds/init_dvc_repo.yaml
依次执行以下任务
create_git_repo: 本地创建一个空的git仓库
init_dvc: 将仓库转为dvc类型仓库，用于进行数据版本管理
condition: 判断init_dvc任务执行情况，若成功则执行report_success_message，否则执行report_error_message
02
训练模型工作流
在训练模型阶段，包含了数据预处理，模型训练，模型评估相关工作。
Workflow（download-data）:
命令: pydolphinscheduler yaml -f pyds/prepare_data.yaml
依次执行以下任务
data_preprocessing: 进行数据预处理，这里为了演示，只做了简单的截断处理
upload_data: 上传数据到仓库中，并注册为特定版本好 v1
下图为git仓库中的信息
Workflow（train_model）:
命令: pydolphinscheduler yaml -f pyds/train_model.yaml
依次执行以下任务
clean_exists_data: 删除可能重复实验时产生的历史数据 /tmp/ds-ml-example/train_data
pull_data: 拉取v1版本的数据到 /tmp/ds-ml-example/train_data
train_automl: 使用MLFLOW组件的AutoML功能训练分类模型，并注册到MLflow Tracking Server中，若当前模型版本F1为最高，则注册为Production版本。
inference: 传入要批量推理的小部分数据，使用mlflow CLI 进行批量推理
evaluate: 获取inference推理的结果，对模型再次进行简单的评估，包括新数据的指标，预测的label分布等。
其中train_automl运行完成后可以在MLflow Tracking Server ( http://localhost:5000 ) 中看到对应的实验结果以及模型情况
其中evaluate任务运行完，可以查看对应的日志：
03
部署工作流
Workflow（deploy_model）:
运行：pydolphinscheduler yaml -f pyds/deploy.yaml
依次运行以下任务：
kill-server: 关闭之前的服务
deploy-model: 部署模型
test-server: 测试服务
该工作流定义如果手动启动，界面如下，即输入端口号和模型版本号即可。
04
整合工作流
在实际使用中，在工作流稳定迭代后，需要将整个流程串起来，比如说拿到新版本的数据，训练模型，如果模型效果更好，则部署模型。
如下，我们切换到production版本 git checkout first-example-production
两个版本差异：
多了一个train_and_deploy.yaml 的工作流定义，用于串联各个工作流
修改预处理脚本得到v2版本数据
将每个子工作流的定义中，是否运行的flag改为false，由 train_and_deploy.yaml 统一运行.
运行：pydolphinscheduler yaml -f pyds/train_and_deploy.yaml
下图中每个任务皆为子工作流任务，对应上面介绍的的三个工作流。
如下，运行完成后，得到新版模型version2，并且已经注册为Production
04
总结
本文介绍了如何上手Apache DolphinScheduler构建机器学习工作流，希望能给大家带来一些收获：
了解如果构建Apache DolphinScheduler, Conda, MLflow 服务环境；
能够快速运行一个机器学习工作流。
转载自丨海豚调度
编辑丨王梦玉
责编丨金心悦
*图片来源网络，侵权请联系
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