Labelhub 基于Serverless 技术为人工智能企业提供数据与模型的解决方案是什么

本篇文章为大家展示了Labelhub 基于Serverless 技术为人工智能企业提供数据与模型的解决方案是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。Labelhub 是一家致力于为人工智能企业提供完善的数据与模型解决方案公司，可以帮助 AI 企业更好的管理数据，从而提高其核心 AI 产品迭代速度，Labelhub 拥有优秀的敏捷团队，开发领域涉及机器学习、模型训练以及软件应用。目前已经与多家大中型企业进行深度合作，在行业相关比赛中也多次获奖。Labelhub 团队在业务极速扩张的时期，选择使用Serverless 技术来打造一个轻量的内部运维及数据可视化系统。通过使用 Tencent Serverless Framework，基于云上 Serverless 服务（云函数及触发器等），无需配置和部署，即可快速开发一套定制化数据可视化系统，Serverless 技术不仅满足了业务发展的需求，而且不需要耗费太多的人力和资金成本，是 Labelhub 的不二之选。我所在的团队开发了一款针对人工智能企业数据标注产品Labelhub，目前正式的销售工作处于摸索阶段，对于目标客户，产品的定位，一直没有很好进行梳理。随着业务的逐渐开展，平台的运维安全也并没有进行系统的监控管理。因此我考虑将产品的业务数开发云主机域名据、服务器数据及应用监控数据做一个基本的内部运维及数据可视化系统。虽然有很多的开源工具选择，但是都避免不了部署及配置，二次开发也比较麻烦，因此考虑自行开发一套简单的按内部需求完全定制化的系统。最终，我决定使用 Serverless 来打造这样一个轻量的内部系统，Serverless 无疑是时下最热的 IT 词汇之一，作为一种新型的互联网软件产品架构，虽然早在 2012 年就被提出，但随着近几年容器技术、IoT、区块链以及 5G技术的快速发展，Serverless的概念也借势得以迅速发展。它究竟能够带来什么，它的红利是否有门槛，离我们究竟有多远，值不值得现在开始投入，我会通过这一个项目的一系列文章来和大家一起探讨，从一名普通开发者的角度去看看 Serverless。我希望此系列文章能够浅显易懂，我会尽可能详细的介绍我在开发这个系统的过程中，对于Serverless 的理解。通过这一系列文章，我希望能够提供给大家的内容包括：如何开发一个real world serverless app对于服务拆分的理解，如何更有效的利用资源现有的BaaS迁移至FaaS的设想(如果想到更多会继续补全)是基于 Serverless Framework 工具，同时后端使用 Python 进行开发搭建后端项目结构Serverless Framework 的文档中心里，框架支持里目前有 Flask 以及 Django ，按照文档示例中进行，会发现部署一个简单的 rest api 十分容易，整个过程如官方宣称的极速部署。 但看一下项目的结构会发现，只有一个 yml 配置文件、一个依赖文本和一个 app.py 文件，由于配置文件中会使用 hooks 参数将依赖安装到当前文件夹，这是一个非常简单的一个示例。 在搭建后端项目目录的时候，通常情况下本地开发时并不需要考虑以下两点：三方库的引入公共函数的调用对于 Serverless，则需要考虑这两个问题。当在示例中执行 sls deploy ，部署成功后可以在控制台查看函数代码，此时会发现依赖文件也在文件列表中，这很好的解释了为什么说 一个函数是一个应用。 但是实际开发过程中，我们不可能每一个功能模块都会去安装一次依赖，因此我们可以借助公共模块来解决这个问题。但是公共模块如何进行引入呢。 由于 Serverless cli Component v2 已经取消了 include 配置，对于 v1 可以很轻松的使用 include 配置将公共组件包含在函数中，从而各子函数能够很方便的进行调用。而对于 v2，其实我们可以通过 Layer 来解决这个问题。对于 v1 和 v2 的区别以及详细介绍，可参考Serverless Framework Cli的版本进化模块的拆分，我们则可以通过应用管理中的多实例管理来进行。项目根目录的处理创建项目文件夹在项目根目录下应用配置文件在应用配置文件中只用定义应用的名称公共文件及三方依赖目录的处理在根目录文件夹下创建公共模块文件夹我们将依赖以及公共函数放到common中便于其他模块进行调用由于只是测试，也可以直接在 common 下运行 pip install pymysql -t ./ 将依赖安装到当前路径下。这里使用pymysql来连接数据库进行测试编辑 dataUtils.py 文件：准备就绪，就可以进行部署了。前面说过，因为 common 我们会作为 公共函数及三方库 存放的地方，因此我们需要用 Layer 组件来进行部署。在 common 中创建配置文件编辑配置文件：然后执行 sls deploy，Layer 层部署成功后，会出现函数的详细信息，需要注意其中version字段的值，部署完成后我们开始创建功能模块目录。功能模块目录的处理在根目录下创建一个测试子模块创建测试文件编辑测试文件这里有两点需要说明：明明 mysqlUtils 是在 common 文件夹中，而这里却直接引入 mysqlUtils ，稍后在配置文件中会说明查询函数 get_users() 为何写在这里。其实也可以写在 mysqlUtils.py 中，但是因为 mysqlUtils.py 是在 Layer 层，而 Layer 层的部署目前使用情况来看，比函数组件部署要耗时更长，因此我把它放在需要使用的函数文件中。即尽量不去修改 common 里的文件。准备就绪后就可以部署函数了。首先仍然是创建配置文件：编辑配置文件：通过配置文件，我们可以发现，其中的 layers 配置中的 name 以及 version ，就是在部署 common 时的名称和部署成功后的版本号。最后执行 sls deploy 完成部署，直接访问生成的 url 地址，可以查看到正确的返回信息。最终文件夹的结构为：在部署 user-data 函数时，我们看到引入 mysqlUtils ，是通过直接引入的方式，而在 user-data 函数的配置文件中可以看到我们使用了对应的 layers 配置。从这里可以看出，在函数的配置中，layers 其实就相当于 v1 中的 include 配置，默认 Layer 组件中的文件与函数文件在相同目录下。其实我们可以将所有文件创建好后，在根目录中执行 sls deploy --all 来一次性进行部署，但在使用过程中会出现函数组件部署报错，找不到对应的 Layer 组件，这也是因为函数组件部署过程中会去读取 layers 的配置，而通过实际使用过程中发现 Layer 组件的部署几乎都会比函数组件慢很多，因此官方也是建议优先部署 Layer 组件，之后再统一部署函数组件。那么我们就需要考虑，函数的应用根目录，是否可以和公共组件目录同级，这样在使用 sls deploy --all 的时候，才可以避免同时更新 Layer 层。上述内容就是Labelhub 基于Serverless 技术为人工智能企业提供数据与模型的解决方案是什么，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注开发云行业资讯频道。

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