一文理解 Treelite,Treelite 為決策樹集成模型的部署和推理提供了高效、靈活的解決方案

🍉 CSDN 葉庭云https://yetingyun.blog.csdn.net/


一、什么是 Treelite?

Treelite 是一個專門用于將決策樹集成模型高效部署到生產環境中的機器學習模型編譯器,特別適合處理大批量數據的推理任務,能夠顯著提升推理性能。它提供多個前端接口,可與其他集成梯度提升樹庫(如 XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn)配合使用。通過編譯優化,Treelite 能將模型的性能提升 2 到 6 倍,相比于原生模型。Treelite 的核心功能在于將樹模型編譯為高效的 C 代碼,從而在推理階段實現顯著的性能提升。

Treelite 官網:https://treelite.readthedocs.io/en/latest/index.html#

Treelite 的主要功能

  • 模型編譯:將決策樹模型編譯成高效的可部署形式,方便部署。
  • 性能優化:使用 Treelite 進行模型編譯優化后的性能相比于原生的 XGBoost、LightGBM 模型通常會提升 2-4 倍。
  • 互操作性:支持與其他樹模型庫(例如 XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn)的無縫集成。

Treelite 的設計特點

  • 模塊化設計:前端(與其他樹庫交互的部分)和后端(生成可部署 C 文件的部分)之間有明顯的分離。前端負責與其他樹庫的交互,后端負責生成可部署的 C 文件。這種設計使得 Treelite 能夠輕松地與不同的樹模型庫集成,同時保持其核心編譯功能的獨立性
  • 前端接口:提供了多個前端接口來與其他樹庫配合使用,包括專用接口導入 XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn 生成的模型
  • 可擴展性:允許用戶以編程方式指定其模型,還支持自定義模型編譯。

在這里插入圖片描述

Treelite 支持的模型類型

  • 決策樹集成:包括隨機森林和梯度提升決策樹(GBDTs)。
  • 支持的前端接口:XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn。

Treelite 的設計與實現

  • 編譯過程:Treelite 的編譯過程包括將樹模型轉換為中間表示(Intermediate Representation,IR),然后優化該 IR 并生成最終的 C 代碼。這一過程充分利用了編譯器優化技術,將樹模型轉換為高效的代碼,從而在推理階段實現快速響應。
  • 優化策略:Treelite 采用多種優化策略,包括邏輯分支優化、內存訪問優化和并行計算優化,以提高模型推理速度。這些優化策略使得 Treelite 生成的 C 代碼在推理時能夠充分利用硬件資源,實現高性能推理。

Treelite 的性能優勢:優化后的模型在預測速度上相比原生模型有顯著提升,最高可提高 6 倍。Treelite 主要在以下兩個方面進行了改進:

  • 通過規則編譯加快預測速度。將決策規則 “編譯” 為嵌套的 if-else 條件,可以將給定的樹集成模型轉化為 C 程序。在轉換過程中,每個測試節點被轉化為一對 if-else 語句,隨后遞歸地將左右子節點擴展為 C 代碼,直至觸及每個葉節點。通過這種方式,我們能夠針對正在檢查的模型實現編譯時優化。以前,模型在運行時從文件中加載,且預測邏輯并未考慮到與特定模型相關的信息。然而,現在通過規則編譯,編譯器能夠訪問正在編譯的特定模型中的每一位信息,進而利用這些信息進一步優化生成的機器代碼。作為早期演示,Treelite 提供了兩種優化方案。
  • 邏輯分支優化,對條件分支進行注釋。我們預測每個條件的可能性時,會依據訓練數據中滿足該條件的數據點數量。若條件在訓練數據中有至少 50% 的概率為真,則將其標記為 “預期為真”;否則,標記為 “預期為假”。GCC 和 clang 編譯器均提供 __builtin_expect 這一編譯器內在函數,用以指定條件的預期結果。這有助于編譯器更智能地決定分支順序,從而改進分支預測。
  • 邏輯比較優化方面,原始的分支比較可能涉及浮點數比較邏輯。為提高效率,我們建議將浮點數比較量化為整數數值比較。這一優化措施將測試節點中的所有閾值轉換為整數,從而確保每個閾值條件都執行整數比較,而非傳統的浮點比較。通過 “量化” 閾值為整數索引,在 x86-64 等平臺上,將浮點比較替換為整數比較,不僅減少了可執行代碼的大小,還改善了數據局部性,進而提升了性能。

Treelite 的應用場景

  • 大規模數據推理:特別適用于需要處理大量數據的場景。
  • 模型部署:高效地將訓練好的模型部署到生產環境中。

通過這些功能和應用場景,Treelite 為數據科學家和機器學習工程師提供了一個強大的工具,用于優化決策樹集成模型的部署和推理性能。


二、為什么要用 Treelite?

在生產環境部署決策樹集成模型,為什么要使用 Treelite?

在生產環境中部署決策樹集成模型時,選擇使用 Treelite 的主要原因包括以下幾點

  • 模型導出和獨立的預測庫:Treelite 可以將訓練好的模型導出為獨立的預測庫,從而在部署時無需安裝任何機器學習包,簡化部署流程。
  • 模型編譯優化:Treelite 可以將樹模型編譯優化為單獨的庫,顯著提高模型的預測速度,例如,XGBoost 模型的預測速度可提高 2~6 倍。
  • 支持多種樹模型:Treelite 支持包括隨機森林、GBDT、XGBoost、LightGBM 和 scikit-learn 等在內的多種流行機器學習庫。
  • 跨語言支持:Treelite 提供多個前端接口,便于將模型部署到不同編程語言環境(如 C、Java 等),從而更容易地集成到現有生產系統中。
  • 性能提升:使用 Treelite 進行模型編譯優化后,性能通常比原生的 XGBoost、LightGBM 模型提升 2~4 倍,這對處理大批量數據的推理場景尤為重要。
  • 良好的社區支持:Treelite 擁有一個活躍的社區,提供詳細的文檔和豐富的資源,如官方文檔、技術論文和示例代碼等。這些資源為開發者提供了深入學習和使用的便利,進一步推動了 Treelite 在機器學習領域的應用和發展。

綜上所述,Treelite 以其模型導出、編譯優化、多模型支持、跨語言部署和性能提升等特點,成為生產環境中部署決策樹集成模型的首選工具。


三、使用 Treelite 部署決策樹集成模型的具體操作步驟

Treelite 是一個專門用于加速決策樹集成模型推理(預測)速度的庫。在生產環境中部署決策樹集成模型時,使用 Treelite 可以顯著加快模型的推理速度。以下是使用 Treelite 在生產環境中部署決策樹集成模型的具體操作步驟:

1. 安裝 Treelite 和 TL2cgen

確保你已經安裝好了 Treelite 和 TL2cgen。如果沒有安裝,可以使用以下命令進行安裝:

pip install treelite
pip install tl2cgen

2. 準備模型

確保你擁有一個經過良好訓練的決策樹集成模型,如使用 XGBoost、LightGBM 或 CatBoost 訓練得到的模型。模型需保存為支持的格式,常見的格式包括 JSON、BSON 或 pickle。

3. 轉換為 Treelite 格式

將你的決策樹模型轉換成 Treelite 可以識別的格式。通常,這需要使用 Treelite 提供的 API 來加載模型。下面是一個使用 XGBoost 模型的示例:

import tl2cgen
import treelite
import xgboost as xgb# Importing tree ensemble models:https://treelite.readthedocs.io/en/latest/tutorials/import.html## Treelite 3.x 及更早版本
# xgb_model = treelite.Model.load("my_model.json", model_format="xgboost_json")
# JSON format
model = treelite.frontend.load_xgboost_model("my_model.json")
# Legacy binary format
model = treelite.frontend.load_xgboost_model_legacy_binary("my_model.model")
# To import models generated by LightGBM, use the load_lightgbm_model() method:
model = treelite.frontend.load_lightgbm_model("lightgbm_model.txt")

補充以下內容:

  • TL2cgen:Treelite 樹編譯器已遷移到 TL2cgen。TL2cgen(TreeLite 2 C 生成器)是一個決策樹模型的模型編譯器。您可以將任何決策樹集成模型(隨機森林、梯度提升模型)轉換為 C 代碼,并將其作為原生二進制文件分發。
  • TL2cgen 與 Treelite 無縫集成。任何由 Treelite 支持的樹模型都可以通過 TL2cgen 轉換為 C 語言代碼。TL2cgen 是一個模型編譯器,能夠將樹模型轉換為 C 代碼。它可以轉換所有采用 Treelite 格式存儲的樹模型。TL2cgen 是眾多使用 Treelite 作為庫的應用程序之一。
  • 從 4.0 版本起,Treelite 停止支持將樹模型編譯為 C 代碼,該功能已轉移至 TL2cgen。從 4.0 版本起,Treelite 已轉變為一個小型庫,使得其他 C++ 應用程序能夠在磁盤和網絡上交換及存儲決策樹。使用 Treelite 可以幫助應用程序開發者支持多種樹模型,同時減少代碼重復并保持高度的準確性。樹模型采用一種高效的二進制格式進行存儲

4. 編譯 Treelite 模型

為了加快部署推理速度,Treelite 需要將模型編譯成高效的機器碼。這一步驟通常包括指定目標平臺和選擇編譯器選項。例如,若你打算在 CPU 上運行模型,可以采取以下步驟:

# 編譯模型為動態鏈接庫
toolchain = 'gcc'  # 或者其他你使用的編譯器,如 'clang', 'msvc'
tl2cgen.export_lib(model, toolchain=toolchain, libpath="./mymodel.so", params={'parallel_comp': 32})

5. 加載編譯后的模型

在生產環境中,需要加載編譯后的模型文件,如動態鏈接庫(.so 文件或 .dll 文件),使用 tl2cgen 的 Predictor 類加載 .so 文件。

predictor = tl2cgen.Predictor("./mymodel.so")

6. 進行預測

使用編譯后的模型對新數據進行預測時,需確保輸入數據的格式與訓練時的數據格式一致:

# 假設 X 是特征矩陣
dmat = tl2cgen.DMatrix(X[10:20, :])
out_pred = predictor.predict(dmat)
print(out_pred)

7. 性能優化

如有必要,可對模型進行性能優化,例如通過量化參數以減少內存占用并提高推理速度。

8. 集成到生產環境

最后,需將編譯后的模型及必要的 Treelite 運行時代碼集成至生產環境,以便實際應用。

請注意,具體的 API 調用和參數設置可能因模型類型和所用機器學習框架而異。務必參考 Treelite 官方文檔獲取最新、準確的信息。

總的來說,Treelite 是一款優秀的決策樹集成模型部署和推理優化工具,支持將模型部署為 .so 文件,不僅便于其他語言調用,還能有效防止模型參數泄露。


📚? 相關鏈接:

  • AI 編譯器技術剖析(三)- 樹模型編譯工具 Treelite 詳解

  • Treelite:樹模型部署加速工具(支持 XGBoost、LightGBM 和 Sklearn)

  • Treelite is a universal model exchange and serialization format for decision tree forests.

  • TL2cgen: model compiler for decision trees

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/41955.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/41955.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/41955.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

[Vite]Vite插件生命周期了解

[Vite]Vite插件生命周期了解 Chunk和Bundle的概念 Chunk: 在 Vite 中,chunk 通常指的是應用程序中的一個代碼片段,它是通過 Rollup 或其他打包工具在構建過程中生成的。每個 chunk 通常包含應用程序的一部分邏輯,可能是一個路由視…

【刷題匯總--大數加法、 鏈表相加(二)、大數乘法】

C日常刷題積累 今日刷題匯總 - day0061、大數加法1.1、題目1.2、思路1.3、程序實現 2、 鏈表相加(二)2.1、題目2.2、思路2.3、程序實現 3、大數乘法3.1、題目3.2、思路3.3、程序實現 4、題目鏈接 今日刷題匯總 - day006 1、大數加法 1.1、題目 1.2、思路 讀完題,明白大數相加…

使用空指針訪問成員函數

#include<iostream> #include<ctime> using namespace std; class Person { public:void outPr(){cout << "outPr()被調用" << endl;} };void test02() {Person* p1 NULL;p1->outPr(); }int main() {test02();return 0; }

郭明錤:蘋果將為Vision Pro推出紅外攝像頭款AirPods

在科技界,蘋果公司的每一次創新都備受矚目。近日,著名蘋果分析師郭明錤透露了一個令人振奮的消息:蘋果計劃在2026年推出配備紅外攝像頭的新款AirPods,這款耳機將特別優化與Apple Vision Pro頭顯的空間體驗。這一消息不僅預示著蘋果在音頻設備領域的又一次技術飛躍,也進一步…

策略為王股票軟件源代碼-----如何修改為自己軟件62----資訊菜單修改-----舉例---------調用同花順F10資訊------

//char szInfoF10[] "http://www.f10.com.cn/ggzx/ggzl.asp?zqdm%s"; char szInfoF10[] "http://basic.10jqka.com.cn/601899/"; // MENUITEM "F10資訊(&F)", ID_INFO_F10 MENUITEM &…

Lua 錯誤處理

Lua 錯誤處理 Lua是一種輕量級的編程語言&#xff0c;廣泛用于游戲開發、腳本編寫和其他應用程序中。在編程過程中&#xff0c;錯誤處理是一個重要的方面&#xff0c;它可以幫助開發者創建更健壯和可靠的程序。本文將詳細介紹Lua中的錯誤處理機制。 錯誤類型 在Lua中&#x…

VueDraggable拖拽

import { VueDraggable } from ‘vue-draggable-plus’ <VueDraggable style“display: flex;flex-wrap: wrap;” v-model“fileListResourcesImgs” end“onEnd”> <div class“icon-container” click“changeResourcesImgsIndex(index)”> <span class“del…

多功能工具網站

江下科技在線應用-免費PDF轉換成Word-word轉pdf-無需下載安裝 (onlinedo.cn)https://www.onlinedo.cn/

【OnlyOffice】桌面應用編輯器,插件開發大賽,等你來挑戰

OnlyOffice&#xff0c;桌面應用編輯器&#xff0c;最近版本已從8.0升級到了8.1 從PDF、Word、Excel、PPT等全面進行了升級。隨著AI應用持續的火熱&#xff0c;OnlyOffice也在不斷推出AI相關插件。 因此&#xff0c;在此給大家推薦一下OnlyOffice本次的插件開發大賽。 詳細信息…

52-4 內網代理1 - 內網代理簡介

一、正向連接 正向連接是指受控端主機監聽一個端口,由控制端主機主動發起連接的過程。這種連接方式適用于受控主機擁有公網IP地址的情況。例如,在攻擊者和受害者都具有公網IP的情況下,攻擊者可以直接通過受害者的公網IP地址訪問受害者主機,因此可以使用正向連接來建立控制通…

支持向量機(Support Vector Machine,SVM)及Python和MATLAB實現

支持向量機&#xff08;Support Vector Machine&#xff0c;SVM&#xff09;是一種經典的機器學習算法&#xff0c;廣泛應用于模式識別、數據分類和回歸分析等領域。SVM的背景可以追溯到1990s年代&#xff0c;由Vladimir Vapnik等人提出&#xff0c;并在之后不斷發展和完善。 …

HTML5使用<pre>標簽:保留原始排版方式

在網頁創作中&#xff0c;一般是通過各種標記對文字進行排版的。但是在實際應用中&#xff0c;往往需要一些特殊的排版效果&#xff0c;這樣使用標記控制起來會比較麻煩。解決的方法就是保留文本格式的排版效果&#xff0c;如空格、制表符等。 如果要保留原始的文本排版效果&a…

MySQL的count()方法慢

前言 mysql用count方法查全表數據&#xff0c;在不同的存儲引擎里實現不同&#xff0c;myisam有專門字段記錄全表的行數&#xff0c;直接讀這個字段就好了。而innodb則需要一行行去算。 比如說&#xff0c;你有一張短信表(sms)&#xff0c;里面放了各種需要發送的短信信息。 …

004 返回值處理

文章目錄 不使用注解修飾ModelAndViewvoidString&#xff08;推薦&#xff09; 使用注解修飾ResponseBody注解常用的HttpMessageConverter 不使用注解修飾 ModelAndView Controller方法中定義ModelAndView對象并返回&#xff0c;對象中可添加model數據、指定view。 void 在Co…

關于linux服務器更改鏡像后連接不上vscode問題

問題樣子解決辦法直接看 問題樣子 問題描述&#xff1a;從centos換到ubantu后&#xff0c;xshell能直接連接上&#xff08;沒有更改ssh配置信息&#xff09;&#xff0c;但是vscode連不上&#xff08;配置文件因為端口號和ip是一樣的&#xff0c;也沒法改&#xff09; 猜測…

基于支持向量機、孤立森林和LSTM自編碼器的機械狀態異常檢測(MATLAB R2021B)

異常檢測通常是根據已有的觀測數據建立正常行為模型&#xff0c;從而將不同機制下產生的遠離正常行為的數據劃分為異常類&#xff0c;進而實現對異常狀態的檢測。常用的異常檢測方法主要有&#xff1a;統計方法、信息度量方法、譜映射方法、聚類方法、近鄰方法和分類方法等。 …

Android仿今日頭條新聞(一)

新建一個側邊欄的文件&#xff0c;創建成功后直接運行。可以看到帶滑動的側邊欄功能如圖所示&#xff1a; 主體UI&#xff1a; 新聞UI的實現: 側邊欄&#xff1a; 更換一下顏色&#xff1a; 學習參考-浩宇開發

AI老照片生成視頻

地址&#xff1a;AI老照片 讓你的圖片動起來, 老照片修復與動態化

RK3568平臺(opencv篇)opencv處理圖像視頻

一.讀取圖像文件并展示 灰度圖像&#xff1a; 灰度圖需要用 8 位二進制來表示&#xff0c;取值范圍是 0-255。用 0 表示 0&#xff08;黑色&#xff09;&#xff0c; 用 255 表示 1&#xff08;白色&#xff09;&#xff0c;取值越大表示該點越亮。 RGB 彩色圖像&#xff1a;…

XPath 語法筆記

XPath 語法筆記 XPath 表達式運算符謂語&#xff08;Predicates&#xff09;1. 選擇所有本地名稱為特定名稱的元素2. 選擇具有特定屬性的元素3. 選擇屬性值不等于特定值的元素4. 選擇元素內容中包含特定字符串的節點5. 選擇元素內容中不包含特定字符串的節點6. 選擇特定命名空間…