各位观众,晚上好!欢迎来到今天的“RedisAI:让你的 Redis 不再只是个数据库,而是个 AI 超级英雄”讲座!
今天咱们不谈情怀,不讲大道理,直接上干货,教你如何把 Redis 变成一个能跑机器学习模型的超级英雄,让你的数据不仅仅是“存储”和“读取”,而是“思考”和“预测”。
什么是 RedisAI?
简单来说,RedisAI 就是一个 Redis 模块,它允许你在 Redis 实例中部署和执行机器学习模型。这意味着你可以利用 Redis 的高速内存访问能力,加速你的 AI 应用。想象一下,你的模型不再需要从磁盘或者其他数据库加载数据,而是直接在内存中进行计算,速度那叫一个嗖嗖的!
更重要的是,RedisAI 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX Runtime。这意味着你可以在自己熟悉的框架中训练模型,然后轻松地将其部署到 Redis 中。
为什么选择 RedisAI?
你可能会问:“市面上那么多 AI 部署方案,我为什么要选择 RedisAI 呢?”
原因很简单:速度!速度!还是速度!
Redis 本身就是一个以速度著称的内存数据库。RedisAI 将机器学习模型直接集成到 Redis 中,避免了数据在不同系统之间的传输,大大降低了延迟。
除了速度之外,RedisAI 还有以下优点:
- 简单易用: RedisAI 提供了简洁的 API,可以轻松地加载模型、创建张量和执行推理。
- 高性能: 利用 Redis 的内存访问能力,提供卓越的性能。
- 灵活: 支持多种深度学习框架,可以根据自己的需求选择合适的框架。
- 与 Redis 生态系统集成: 可以与其他 Redis 模块(如 RedisTimeSeries、RedisJSON 等)无缝集成,构建更强大的应用。
安装 RedisAI
安装 RedisAI 的过程可能因操作系统而异。这里以 Docker 为例,介绍最简单的安装方式。
首先,确保你已经安装了 Docker。然后,执行以下命令:
docker run -p 6379:6379 --name redisai redislabs/redisai:latest
这条命令会下载并运行一个包含 RedisAI 模块的 Redis 容器。 稍等片刻,你的 RedisAI 就准备就绪了!
RedisAI 的核心概念
在使用 RedisAI 之前,我们需要了解几个核心概念:
- Tensor (张量): 张量是多维数组,是机器学习模型的基本数据结构。在 RedisAI 中,你需要将数据转换为张量才能进行推理。
- Model (模型): 模型是已经训练好的机器学习模型,包含了模型的结构和权重。你需要将模型加载到 RedisAI 中才能进行推理。
- Device (设备): 设备指的是模型运行的硬件设备,可以是 CPU 或 GPU。
- Script (脚本): 脚本是用 Lua 编写的,用于执行自定义的计算逻辑。
RedisAI 的基本操作
接下来,我们通过一些示例来演示 RedisAI 的基本操作。
1. 连接 RedisAI
首先,你需要使用一个 Redis 客户端连接到 RedisAI。这里以 Python 的 redis
库为例:
import redis
# 连接到 RedisAI
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 检查 RedisAI 是否可用
try:
r.ping()
print("RedisAI is available!")
except redis.exceptions.ConnectionError as e:
print("Could not connect to RedisAI:", e)
exit()
2. 创建 Tensor
创建 Tensor 是使用 RedisAI 的第一步。你需要将数据转换为张量才能进行推理。
# 创建一个名为 'my_tensor' 的张量
# 数据类型为 FLOAT,形状为 (1, 3)
r.execute_command('AI.TENSORSET', 'my_tensor', 'FLOAT', 1, 3, *[1.0, 2.0, 3.0])
# 获取张量的信息
tensor_info = r.execute_command('AI.TENSORGET', 'my_tensor', 'META')
print("Tensor Info:", tensor_info)
# 获取张量的数据
tensor_data = r.execute_command('AI.TENSORGET', 'my_tensor', 'VALUES')
print("Tensor Data:", tensor_data)
3. 加载 Model
接下来,我们需要将模型加载到 RedisAI 中。这里以 TensorFlow 模型为例。你需要将模型保存为 SavedModel 格式。
假设你已经有一个名为 my_model.pb
的 TensorFlow SavedModel 文件。
# 读取模型文件
with open('my_model.pb', 'rb') as f:
model_data = f.read()
# 加载模型到 RedisAI
# 'my_model' 是模型的名称
# 'TF' 是模型框架(TensorFlow)
# 'CPU' 是设备类型
# 第五个参数是模型的输入和输出张量的名称
r.execute_command('AI.MODELSET', 'my_model', 'TF', 'CPU', model_data, 'INPUTS', 'input_tensor', 'OUTPUTS', 'output_tensor')
# 获取模型的信息
model_info = r.execute_command('AI.MODELGET', 'my_model', 'META')
print("Model Info:", model_info)
4. 执行推理
现在,我们可以使用加载的模型进行推理了。
# 使用模型进行推理
# 'my_model' 是模型的名称
# 'INPUTS' 指定输入张量的名称和 Redis Key
# 'OUTPUTS' 指定输出张量的名称和 Redis Key
r.execute_command('AI.MODELEXECUTE', 'my_model', 'INPUTS', 'input_tensor', 'my_tensor', 'OUTPUTS', 'output_tensor')
# 获取输出张量的数据
output_data = r.execute_command('AI.TENSORGET', 'output_tensor', 'VALUES')
print("Output Data:", output_data)
5. 使用 Script
除了使用预训练的模型之外,你还可以使用 Script 来执行自定义的计算逻辑。
# 创建一个 Lua 脚本
script_code = """
local a = redis.call('AI.TENSORGET', KEYS[1], 'VALUES')
local b = redis.call('AI.TENSORGET', KEYS[2], 'VALUES')
local c = {}
for i = 1, #a do
c[i] = a[i] + b[i]
end
redis.call('AI.TENSORSET', KEYS[3], 'FLOAT', 1, #a, unpack(c))
"""
# 加载脚本到 RedisAI
# 'my_script' 是脚本的名称
# 'CPU' 是设备类型
r.execute_command('AI.SCRIPTSET', 'my_script', 'CPU', script_code)
# 执行脚本
# 'INPUTS' 指定输入张量的 Redis Key
# 'OUTPUTS' 指定输出张量的 Redis Key
r.execute_command('AI.SCRIPTEXECUTE', 'my_script', 'INPUTS', 'my_tensor', 'another_tensor', 'OUTPUTS', 'result_tensor')
# 获取输出张量的数据
result_data = r.execute_command('AI.TENSORGET', 'result_tensor', 'VALUES')
print("Result Data:", result_data)
一个完整的例子:图像分类
为了更好地理解 RedisAI 的应用,我们来看一个完整的图像分类例子。
假设你已经有一个使用 TensorFlow 训练好的图像分类模型,它可以识别图像中的物体。
1. 准备模型
首先,你需要将模型保存为 SavedModel 格式。假设你的模型有一个名为 input_image
的输入张量,形状为 (1, 224, 224, 3),数据类型为 FLOAT。输出张量名为 output_probabilities
,形状为 (1, 1000),数据类型为 FLOAT。
2. 加载图像
你需要将图像加载到内存中,并将其转换为张量。
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载图像
image = Image.open('cat.jpg')
image = image.resize((224, 224))
image = np.array(image).astype(np.float32)
image = image / 255.0 # Normalize pixel values
image = np.expand_dims(image, axis=0) # Add batch dimension
# 将图像数据转换为张量
r.execute_command('AI.TENSORSET', 'input_image', 'FLOAT', 1, 224, 224, 3, *image.flatten().tolist())
3. 加载模型
将模型加载到 RedisAI 中。
# 读取模型文件
with open('image_classifier.pb', 'rb') as f:
model_data = f.read()
# 加载模型到 RedisAI
r.execute_command('AI.MODELSET', 'image_classifier', 'TF', 'CPU', model_data, 'INPUTS', 'input_image', 'OUTPUTS', 'output_probabilities')
4. 执行推理
使用模型进行推理。
# 执行推理
r.execute_command('AI.MODELEXECUTE', 'image_classifier', 'INPUTS', 'input_image', 'input_image', 'OUTPUTS', 'output_probabilities')
# 获取输出张量的数据
output_data = r.execute_command('AI.TENSORGET', 'output_probabilities', 'VALUES')
output_probabilities = np.array(output_data).reshape((1, 1000))
# 获取预测结果
predicted_class = np.argmax(output_probabilities)
print("Predicted Class:", predicted_class)
性能优化
虽然 RedisAI 已经很快了,但我们仍然可以通过一些技巧来进一步优化性能:
- 使用 GPU: 如果你的模型支持 GPU,可以使用 GPU 来加速推理。在
AI.MODELSET
命令中,将设备类型设置为GPU
。 - 模型优化: 对模型进行量化、剪枝等优化,可以减少模型的大小和计算量。
- 批量推理: 将多个推理请求合并成一个批量请求,可以减少 Redis 的调用次数。
- 连接池: 使用 Redis 连接池可以减少连接的开销。
与其他 Redis 模块集成
RedisAI 可以与其他 Redis 模块无缝集成,构建更强大的应用。
- RedisTimeSeries: 可以将时间序列数据存储在 RedisTimeSeries 中,然后使用 RedisAI 对时间序列数据进行分析和预测。
- RedisJSON: 可以将 JSON 数据存储在 RedisJSON 中,然后使用 RedisAI 对 JSON 数据进行处理和分析。
- RedisSearch: 可以使用 RedisSearch 对 RedisAI 中的数据进行搜索和过滤。
表格总结
操作 | 命令 | 描述 |
---|---|---|
创建 Tensor | AI.TENSORSET <key> <type> <shape> <values> |
创建一个指定数据类型和形状的张量。 |
获取 Tensor信息 | AI.TENSORGET <key> META |
获取张量的元数据信息,如形状和数据类型。 |
获取 Tensor数据 | AI.TENSORGET <key> VALUES |
获取张量的数据值。 |
加载 Model | AI.MODELSET <key> <backend> <device> <model> INPUTS <input_names> OUTPUTS <output_names> |
加载一个机器学习模型到 RedisAI。需要指定模型的后端框架(如 TF, TORCH, ONNX),设备类型(CPU 或 GPU),模型的二进制数据,以及输入和输出张量的名称。 |
获取 Model 信息 | AI.MODELGET <key> META |
获取模型的元数据信息,如输入和输出张量的名称。 |
执行推理 | AI.MODELEXECUTE <key> INPUTS <input_names_and_keys> OUTPUTS <output_names_and_keys> |
使用加载的模型执行推理。需要指定输入和输出张量的名称,以及对应的 Redis Key。 |
加载 Script | AI.SCRIPTSET <key> <device> <script> |
加载一个 Lua 脚本到 RedisAI。需要指定设备类型和脚本代码。 |
执行 Script | AI.SCRIPTEXECUTE <key> INPUTS <input_keys> OUTPUTS <output_keys> |
执行加载的 Lua 脚本。需要指定输入和输出张量的 Redis Key。 |
注意事项
- 数据类型: RedisAI 支持多种数据类型,包括 FLOAT、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32 和 UINT64。选择合适的数据类型可以提高性能和节省内存。
- 内存管理: Redis 是一个内存数据库,因此你需要注意内存管理。避免加载过大的模型和张量,及时删除不再使用的模型和张量。
- 错误处理: 在使用 RedisAI 时,要做好错误处理,避免程序崩溃。
总结
RedisAI 为我们提供了一种在 Redis 中部署和执行机器学习模型的强大方式。它可以加速 AI 应用,简化部署流程,并与其他 Redis 模块无缝集成。
当然,RedisAI 并不是万能的。在选择 RedisAI 之前,你需要仔细评估你的应用场景,考虑数据量、模型大小、性能要求等因素。
希望今天的讲座能够帮助你更好地了解 RedisAI,并将其应用到你的项目中。 记住,让你的 Redis 不再只是个数据库,而是个 AI 超级英雄!
感谢大家的观看! 下课!