RedisAI：在 Redis 中部署和执行机器学习模型

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！

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