在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了。
1. PMML概述
PMML是数据挖掘的一种通用的规范，它用统一的XML格式来描述我们生成的机器学习模型。这样无论你的模型是sklearn,R还是Spark MLlib生成的，我们都可以将其转化为标准的XML格式来存储。当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。
可以看出，要使用PMML，需要两步的工作，第一块是将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件，第二块是将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测。这两块都需要相关的库支持。
2. PMML模型的生成和加载相关类库
PMML模型的生成相关的库需要看我们使用的离线训练库。如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip install sklearn2pmml"即可，相关的使用我们后面会有一个demo。如果使用的是Spark MLlib, 这个库有一些模型已经自带了保存PMML模型的方法，可惜并不全。如果是R，则需要安装包"XML"和“PMML”。此外，JAVA库JPMML可以用来生成R,SparkMLlib,xgBoost,Sklearn的模型对应的PMML文件。github地址是：https://github.com/jpmml/jpmml。
加载PMML模型需要目标环境支持PMML加载的库，如果是JAVA，则可以用JPMML来加载PMML模型文件。相关的使用我们后面会有一个demo。
3. PMML模型生成和加载示例
下面我们给一个示例，使用sklearn生成一个决策树模型，用sklearn2pmml生成模型文件，用JPMML加载模型文件，并做预测。
首先是用用sklearn生成一个决策树模型，由于我们是需要保存PMML文件，所以最好把模型先放到一个Pipeline数组里面。这个数组里面除了我们的决策树模型以外，还可以有归一化，降维等预处理操作，这里作为一个示例，我们Pipeline数组里面只有决策树模型。代码如下:
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport pandas as pdfrom sklearn import treefrom sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipelinefrom sklearn2pmml import sklearn2pmmlimport os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_171/bin'X=[[1,2,3,1],[2,4,1,5],[7,8,3,6],[4,8,4,7],[2,5,6,9]]
y=[0,1,0,2,1]
pipeline = PMMLPipeline([("classifier", tree.DecisionTreeClassifier(random_state=9))]);
pipeline.fit(X,y)
sklearn2pmml(pipeline, ".\demo.pmml", with_repr = True)
上面这段代码做了一个非常简单的决策树分类模型，只有5个训练样本，特征有4个，输出类别有3个。实际应用时，我们需要将模型调参完毕后才将其放入PMMLPipeline进行保存。运行代码后，我们在当前目录会得到一个PMML的XML文件，可以直接打开看，内容大概如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?><PMML xmlns="http://www.dmg.org/PMML-4_3" version="4.3">
<Header>
<Application name="JPMML-SkLearn" version="1.5.3"/>
<Timestamp>2018-06-24T05:47:17Z</Timestamp>
</Header>
<MiningBuildTask>
<Extension>PMMLPipeline(steps=[('classifier', DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=9,
splitter='best'))])</Extension>
</MiningBuildTask>
<DataDictionary>
<DataField name="y" optype="categorical" dataType="integer">
<Value value="0"/>
<Value value="1"/>
<Value value="2"/>
</DataField>
<DataField name="x3" optype="continuous" dataType="float"/>
<DataField name="x4" optype="continuous" dataType="float"/>
</DataDictionary>
<TransformationDictionary>
<DerivedField name="double(x3)" optype="continuous" dataType="double">
<FieldRef field="x3"/>
</DerivedField>
<DerivedField name="double(x4)" optype="continuous" dataType="double">
<FieldRef field="x4"/>
</DerivedField>
</TransformationDictionary>
<TreeModel functionName="classification" missingValueStrategy="nullPrediction" splitCharacteristic="multiSplit">
<MiningSchema>
<MiningField name="y" usageType="target"/>
<MiningField name="x3"/>
<MiningField name="x4"/>
</MiningSchema>
<Output>
<OutputField name="probability(0)" optype="continuous" dataType="double" feature="probability" value="0"/>
<OutputField name="probability(1)" optype="continuous" dataType="double" feature="probability" value="1"/>
<OutputField name="probability(2)" optype="continuous" dataType="double" feature="probability" value="2"/>
</Output>
<Node>
<True/>
<Node>
<SimplePredicate field="double(x3)" operator="lessOrEqual" value="3.5"/>
<Node score="1" recordCount="1.0">
<SimplePredicate field="double(x3)" operator="lessOrEqual" value="2.0"/>
<ScoreDistribution value="0" recordCount="0.0"/>
<ScoreDistribution value="1" recordCount="1.0"/>
<ScoreDistribution value="2" recordCount="0.0"/>
</Node>
<Node score="0" recordCount="2.0">
<True/>
<ScoreDistribution value="0" recordCount="2.0"/>
<ScoreDistribution value="1" recordCount="0.0"/>
<ScoreDistribution value="2" recordCount="0.0"/>
</Node>
</Node>
<Node score="2" recordCount="1.0">
<SimplePredicate field="double(x4)" operator="lessOrEqual" value="8.0"/>
<ScoreDistribution value="0" recordCount="0.0"/>
<ScoreDistribution value="1" recordCount="0.0"/>
<ScoreDistribution value="2" recordCount="1.0"/>
</Node>
<Node score="1" recordCount="1.0">
<True/>
<ScoreDistribution value="0" recordCount="0.0"/>
<ScoreDistribution value="1" recordCount="1.0"/>
<ScoreDistribution value="2" recordCount="0.0"/>
</Node>
</Node>
</TreeModel></PMML>
可以看到里面就是决策树模型的树结构节点的各个参数，以及输入值。我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。
有了PMML模型文件，我们就可以写JAVA代码来读取加载这个模型并做预测了。
我们创建一个Maven或者gradle工程，加入JPMML的依赖，这里给出maven在pom.xml的依赖，gradle的结构是类似的。
<dependency> <groupId>org.jpmml</groupId> <artifactId>pmml-evaluator</artifactId> <version>1.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.jpmml</groupId> <artifactId>pmml-evaluator-extension</artifactId> <version>1.4.1</version> </dependency>
接着就是读取模型文件并预测的代码了，具体代码如下：
import org.dmg.pmml.FieldName;import org.dmg.pmml.PMML;import org.jpmml.evaluator.*;import org.xml.sax.SAXException;import javax.xml.bind.JAXBException;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.util.HashMap;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.List;import java.util.Map;/**
* Created by 刘建平Pinard on 2018/6/24. */public class PMMLDemo { private Evaluator loadPmml(){
PMML pmml = new PMML();
InputStream inputStream = null; try {
inputStream = new FileInputStream("D:/demo.pmml");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} if(inputStream == null){ return null;
}
InputStream is = inputStream; try {
pmml = org.jpmml.model.PMMLUtil.unmarshal(is);
} catch (SAXException e1) {
e1.printStackTrace();
} catch (JAXBException e1) {
e1.printStackTrace();
}finally { //关闭输入流
try {
is.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();
Evaluator evaluator = modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
pmml = null; return evaluator;
} private int predict(Evaluator evaluator,int a, int b, int c, int d) {
Map<String, Integer> data = new HashMap<String, Integer>();
data.put("x1", a);
data.put("x2", b);
data.put("x3", c);
data.put("x4", d);
List<InputField> inputFields = evaluator.getInputFields(); //过模型的原始特征，从画像中获取数据，作为模型输入
Map<FieldName, FieldValue> arguments = new LinkedHashMap<FieldName, FieldValue>(); for (InputField inputField : inputFields) {
FieldName inputFieldName = inputField.getName();
Object rawValue = data.get(inputFieldName.getValue());
FieldValue inputFieldValue = inputField.prepare(rawValue);
arguments.put(inputFieldName, inputFieldValue);
}
Map<FieldName, ?> results = evaluator.evaluate(arguments);
List<TargetField> targetFields = evaluator.getTargetFields();
TargetField targetField = targetFields.get(0);
FieldName targetFieldName = targetField.getName();
Object targetFieldValue = results.get(targetFieldName);
System.out.println("target: " + targetFieldName.getValue() + " value: " + targetFieldValue); int primitiveValue = -1; if (targetFieldValue instanceof Computable) {
Computable computable = (Computable) targetFieldValue;
primitiveValue = (Integer)computable.getResult();
}
System.out.println(a + " " + b + " " + c + " " + d + ":" + primitiveValue); return primitiveValue;
} public static void main(String args[]){
PMMLDemo demo = new PMMLDemo();
Evaluator model = demo.loadPmml();
demo.predict(model,1,8,99,1);
demo.predict(model,111,89,9,11);
}
}
代码里有两个函数，第一个loadPmml是加载模型的，第二个predict是读取预测样本并返回预测值的。我的代码运行结果如下：
target: y value: {result=2, probability_entries=[0=0.0, 1=0.0, 2=1.0], entityId=5, confidence_entries=[]}
1 8 99 1:2
target: y value: {result=1, probability_entries=[0=0.0, 1=1.0, 2=0.0], entityId=6, confidence_entries=[]}
111 89 9 11:1
也就是样本（1,8,99,1）被预测为类别2，而（111,89,9,11）被预测为类别1。
以上就是PMML生成和加载的一个示例，使用起来其实门槛并不高，也很简单。
4. PMML总结与思考
PMML的确是跨平台的利器，但是是不是就没有缺点呢？肯定是有的！
第一个就是PMML为了满足跨平台，牺牲了很多平台独有的优化，所以很多时候我们用算法库自己的保存模型的API得到的模型文件，要比生成的PMML模型文件小很多。同时PMML文件加载速度也比算法库自己独有格式的模型文件加载慢很多。
第二个就是PMML加载得到的模型和算法库自己独有的模型相比，预测会有一点点的偏差，当然这个偏差并不大。比如某一个样本，用sklearn的决策树模型预测为类别1，但是如果我们把这个决策树落盘为一个PMML文件，并用JAVA加载后，继续预测刚才这个样本，有较小的概率出现预测的结果不为类别1.
第三个就是对于超大模型，比如大规模的集成学习模型，比如xgboost, 随机森林，或者tensorflow，生成的PMML文件很容易得到几个G，甚至上T，这时使用PMML文件加载预测速度会非常慢，此时推荐为模型建立一个专有的环境，就没有必要去考虑跨平台了。
此外，对于TensorFlow，不推荐使用PMML的方式来跨平台。可能的方法一是TensorFlow serving，自己搭建预测服务，但是会稍有些复杂。另一个方法就是将模型保存为TensorFlow的模型文件，并用TensorFlow独有的JAVA库加载来做预测。
我们在下一篇会讨论用python+tensorflow训练保存模型，并用tensorflow的JAVA库加载做预测的方法和实例。
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