JS `Machine Learning` in Browser (`TensorFlow.js`, `ONNX Runtime Web`) 模型部署与推理优化

各位好，我是你们今天的“浏览器里的AI魔法师”。今天咱们来聊聊如何在浏览器里玩转机器学习，把那些高大上的模型部署起来，并且榨干每一滴性能，让它们跑得飞起。

咱们的主角是 TensorFlow.js 和 ONNX Runtime Web，这两位都是浏览器里的AI好帮手。TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本，而 ONNX Runtime Web 则支持运行 ONNX 格式的模型，选择哪个取决于你的模型格式和需求。

第一部分：TensorFlow.js 模型部署与推理优化

TensorFlow.js 让你直接在浏览器里加载、训练和运行机器学习模型。这太酷了，这意味着你的用户不需要安装任何东西，就能体验到AI的魅力。

1. 模型加载：就像拆快递一样简单

TensorFlow.js 支持多种模型格式，比如 TensorFlow SavedModel、Keras 模型、甚至可以直接从 URL 加载模型。

• 从 URL 加载:

  async function loadModel() {
    const model = await tf.loadLayersModel('https://example.com/model.json');
    console.log('模型加载完毕！');
    return model;
  }
  
  loadModel();

  这个例子展示了如何从一个 URL 加载一个 Keras 模型。tf.loadLayersModel 是一个异步函数，所以我们需要用 await 等待模型加载完成。

• 本地加载:

  如果你想加载本地模型，可以使用 tf.loadGraphModel 或 tf.loadLayersModel，具体取决于你的模型格式。你需要提供包含模型定义（model.json）和权重文件（*.bin）的目录。

2. 模型推理：让模型开始工作

加载模型后，就可以用它进行推理了。推理就是给模型输入数据，让它给出预测结果。

async function predict(model, inputData) {
  // inputData 可以是 tf.Tensor 或 JavaScript 数组
  const tfInput = tf.tensor(inputData, [1, inputData.length]); // 假设输入数据是一维数组
  const prediction = model.predict(tfInput);
  // prediction 是一个 tf.Tensor，需要转换为 JavaScript 数组才能使用
  const result = await prediction.data();
  console.log('预测结果：', result);
  return result;
}

这段代码展示了如何使用 model.predict 进行推理。注意，输入数据需要转换为 tf.Tensor 对象，并且预测结果也是一个 tf.Tensor 对象，需要用 data() 方法转换为 JavaScript 数组。

3. 优化策略：让你的模型跑得更快

浏览器里的资源是有限的，所以优化非常重要。以下是一些优化策略：

• 模型量化 (Model Quantization):

  量化是指将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数。这可以大大减小模型的大小，并提高推理速度。TensorFlow.js 支持多种量化方法，比如 Post-training quantization。

  // 假设 model 是你加载的模型
  const quantizedModel = await tf.converter.quantizeModel(model, {
      inputShape: [1, 224, 224, 3], // 你的模型输入形状
      quantizationBytes: 1,  // 使用 8-bit 量化 (1 byte)
  });
  
  // 使用量化后的模型进行推理
  const prediction = quantizedModel.predict(inputTensor);

• WebAssembly (WASM) 后端:

  TensorFlow.js 默认使用 WebGL 后端，但 WASM 后端通常更快，尤其是在移动设备上。你可以通过以下代码启用 WASM 后端：

  tf.setBackend('wasm').then(() => {
    console.log('使用 WASM 后端');
  });

• 利用 Web Workers:

  Web Workers 允许你在后台线程运行 JavaScript 代码，避免阻塞主线程。这可以提高应用的响应速度。你可以创建一个 Web Worker 来运行模型推理：

  // 在你的主线程中
  const worker = new Worker('worker.js');
  
  worker.onmessage = function(event) {
    console.log('从 Worker 接收到的数据：', event.data);
  };
  
  worker.postMessage({ inputData: myInputData });
  
  // 在 worker.js 中
  importScripts('https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js');
  
  let model;
  
  async function loadModel() {
    model = await tf.loadLayersModel('https://example.com/model.json');
    console.log('Worker 中的模型加载完毕！');
  }
  
  loadModel();
  
  onmessage = async function(event) {
    const inputData = event.data.inputData;
    const tfInput = tf.tensor(inputData, [1, inputData.length]);
    const prediction = model.predict(tfInput);
    const result = await prediction.data();
    postMessage(result); // 将结果发送回主线程
  };

• 调整模型大小:

  如果你的模型太大，可以尝试使用更小的模型，或者使用模型压缩技术，比如剪枝 (Pruning) 或知识蒸馏 (Knowledge Distillation)。

• 批处理 (Batching):

  一次处理多个输入数据可以提高 GPU 的利用率。如果你的应用需要处理大量数据，可以考虑使用批处理。

• 避免内存泄漏:

  TensorFlow.js 使用 GPU 内存，所以一定要注意释放不再使用的 tf.Tensor 对象。可以使用 tf.dispose 方法手动释放内存：

  const tensor = tf.tensor([1, 2, 3]);
  // ... 使用 tensor ...
  tensor.dispose(); // 释放内存

  或者使用 tf.tidy 函数自动管理内存：

   const result = tf.tidy(() => {
      const a = tf.tensor([1, 2, 3]);
      const b = tf.tensor([4, 5, 6]);
      return a.add(b); // 返回的 tensor 会被自动释放
   });
   // result 仍然可以使用
   result.print();

第二部分：ONNX Runtime Web 模型部署与推理优化

ONNX Runtime Web 允许你在浏览器中运行 ONNX 格式的模型。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型格式，可以让你在不同的框架之间轻松切换。

1. 模型加载：从 ONNX 开始

首先，你需要一个 ONNX 格式的模型。你可以使用任何支持 ONNX 导出的框架，比如 PyTorch 或 TensorFlow，将你的模型转换为 ONNX 格式。

async function loadModel() {
  const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
  console.log('ONNX 模型加载完毕！');
  return session;
}

loadModel();

这段代码展示了如何使用 ort.InferenceSession.create 加载一个 ONNX 模型。你需要提供 ONNX 文件的路径。

2. 模型推理：给 ONNX 模型喂数据

加载模型后，就可以用它进行推理了。

async function predict(session, inputData) {
  // 创建 ONNX Runtime 的输入张量
  const tensor = new ort.Tensor('float32', inputData, [1, inputData.length]); // 假设输入数据是一维数组
  // 运行推理
  const feeds = { 'input': tensor }; // 'input' 是模型定义的输入名称
  const results = await session.run(feeds);
  // 获取输出结果
  const output = results['output']; // 'output' 是模型定义的输出名称
  const data = await output.data();
  console.log('ONNX 模型预测结果：', data);
  return data;
}

这段代码展示了如何使用 session.run 进行推理。你需要创建一个 ort.Tensor 对象作为输入，并将其传递给 session.run 函数。feeds 对象是一个键值对，其中键是模型定义的输入名称，值是输入张量。results 对象包含了模型的输出结果，你需要根据模型定义的输出名称来获取输出张量。

3. 优化策略：让 ONNX 模型跑得更快

ONNX Runtime Web 也提供了一些优化策略：

• WebAssembly (WASM) 后端:

  ONNX Runtime Web 默认也使用 WebAssembly 后端。你可以通过以下方式配置：

  const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx', {
    executionProviders: ['wasm'],
    graphOptimizationLevel: 'all' // 优化整个图
  });

• 线程数配置:

  你可以通过配置 numThreads 选项来控制 WebAssembly 使用的线程数。增加线程数可以提高性能，但也会增加 CPU 占用。

  const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx', {
    executionProviders: ['wasm'],
    numThreads: navigator.hardwareConcurrency // 使用所有可用的 CPU 核心
  });

• 优化图 (Graph Optimization):

  ONNX Runtime Web 支持多种图优化级别，比如 basic、extended 和 all。all 级别会应用所有可用的优化。

• 量化 (Quantization):

  ONNX Runtime Web 也支持量化，可以减小模型大小并提高推理速度。你可以使用 ONNX 的量化工具来量化你的模型。

• 减少模型大小：

  使用更小的模型，或者使用模型压缩技术，比如剪枝 (Pruning) 或知识蒸馏 (Knowledge Distillation)。

第三部分：TensorFlow.js vs ONNX Runtime Web：选择哪个？

这两个框架各有优势，选择哪个取决于你的具体需求。

特性	TensorFlow.js	ONNX Runtime Web
模型格式	TensorFlow SavedModel, Keras, ONNX (有限支持)	ONNX
框架集成	TensorFlow 生态系统	支持多种框架 (PyTorch, TensorFlow, 等)
易用性	相对简单，API 友好	需要了解 ONNX 格式和 ONNX Runtime API
性能	取决于模型和优化，WASM 后端通常更快	WASM 后端通常更快，有更多的优化选项
生态系统	庞大，社区活跃	正在发展中，但支持 ONNX 标准
模型转换	需要将其他框架的模型转换为 TensorFlow.js 支持的格式	需要将模型转换为 ONNX 格式

总结：让AI在浏览器里起飞

今天咱们聊了如何在浏览器里部署和优化机器学习模型。TensorFlow.js 和 ONNX Runtime Web 都是强大的工具，可以让你在浏览器里实现各种各样的AI应用。记住，优化是一个持续的过程，需要根据你的具体模型和应用场景进行调整。

希望今天的讲座能帮助你更好地理解浏览器里的AI魔法。下次再见！