标签

MLOPS,CML,ONNX,textcnn,CLUE,Continuous

简要

• 开源一个使用CML工具的原创例子。
• 在github的actions中，训练和批测iflytek数据集，批测准确率55%，onnx加速后，在github的action分配的资源中，单核cpu单条预测2-4ms。

开源地址

CML是什么

CML(Continuous Machine Learning)是Iterative.ai公司研发的一款开源工具，是在CICD中实现MLOPS(持续机器学习)的关键一步。当提交代码触发github的action或gitlab的pipeline时，可以自动把流水线上算法训练评测的关键指标通过markdown报告、图片甚至TensorBoard的形式存入commit信息中，如本项目所示。

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为什么要做持续机器学习

网上有很多介绍材料，这里不再赘述，仅谈一下对我个人的实际意义

1. 记录每个迭代commit版本，算法指标信息；
2. 流水线中统一的资源条件(私有化runner)；
3. 在多分支合作开发中，合入代码的指标信息供合入管理员参考。

textcnn模型

仅使用textcnn模型，加载开源词向量sgns.merge.word中训练集出现过的词的词向量矩阵，训练和评测著名榜单CLUE中的iflytek数据集，验证集准确率最高至55%，借助ONNX加速，单核cpu单条推断平均用时仅2-4ms（github服务器实际可用资源可能受到高峰期影响），相比较12层以上的transformers模型，例如CLUE上github首页的RoBERTa-wwm-ext（60.31%），有很高的生产落地价值。

参考致谢

1. CLUE
2. cml
3. cml.dev
4. onnx
5. textcnn
6. word2vec