Python为何我们用 Go 而非 Python 来部署机器学习模型？ |Go语言|机器学习|软件|

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Python 是当下最流行的机器学习语言，对这一点大家应该没有什么异议。不过很多机器学习框架进行实际计算使用的是 CUDA C/C++ 等语言，只是它们都提供了 Python 接口。因此，大多数机器学习从业者都是直接使用 Python 工作的。
我们的机器学习基础设施 Cortex 也是如此，它 88.3% 的代码是由 Go 语言编写的。

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来源：Cortex GitHub
大规模部署模型不同于编写调用 PyTorch 和 TensorFlow 函数的 Python 脚本。要实际大规模地运行一个生产机器学习 API ，我们需要基础设施来做如下事情：

自动伸缩：这样流量波动发生时就不会中断我们的 API（且我们的 AWS 仍然保持可控）。
API 管理：处理多个部署。
滚动更新：这样我们就可以在更新模型的同时还可以为请求提供服务。

我们构建了 Cortex 来提供这一功能。我们之所以决定用 Go 语言来编写，是出于以下几个原因：
1.Go 语言已为基础设施社区所接受就背景而言，我们是软件工程师，而不是数据科学家。我们进入机器学习领域是因为我们想构建像 Gmail 的 Smart Compose 这样的功能，而不是因为我们对反向传播着迷（尽管它确实很酷）。我们想要这样的一个简单工具，它将采用经过训练的模型，并自动实现所需的所有基础设施功能，如可复制的部署、可扩展的请求处理、自动监控等，以便将其部署为 API 。
虽然这种从模型到微服务的一体化平台还不存在，但我们之前已经在普通软件中实现了这些功能。我们知道什么样的工具适合这项工作，并且还知道它们是用什么语言编写的。
构建 Kubernetes、Docker 和 Terraform 等工具的团队使用 Go 语言是有原因的。 Go 语言的速度很快，能很好地处理并发，可以编译成单一的二进制文件。这样一来，选择 Go 语言对我们来说，风险相对较低。其他团队已经用 Go 语言解决了类似的挑战。
此外，对于基础设施工程师来说，使用 Go 语言编写更容易做出贡献，因为他们可能已经熟悉了这门语言。
2. Go 语言解决了与并发性和调度相关的问题管理一个部署需要许多服务同时运行，并按照精确的时间表进行。值得庆幸的是， Gorountine、channel（通道）和 Go 内置的 timer 和 ticker 为并发性和调度提供了一个优雅的解决方案。
在较高的级别上， Goroutine 是指 Go 语言通过在一个虚拟独立线程上执行一个原本正常的函数，使其并发运行。一个操作系统线程可以容纳多个 Goroutine 。 channel 允许 Goroutine 共享数据，而 timer 和 ticker 允许我们调度 Goroutine 。
我们在需要的时候使用 Goroutine 来实现并发性，比如 Cortex 需要将多个文件上传到 S3 ，并行运行这些文件可以节省时间；或者是为了保持一个潜在的、长期运行的功能，比如 CloudWatch 的流日志，以免阻塞主线程。
此外，我们在 Goroutine 中使用 timer 和 ticker 来运行 Cortex 的 autoscaler 。我已经写过一份关于如何在 Cortex 中实现副本级自动扩展的的完整版报告，该报告的中心思想是， Cortex 计算排队和进行中的请求数量，计算每个副本应该处理多少并发请求，并进行适当的扩展。
为了做到这一点， Cortex 的监控功能需要以一致的时间间隔执行。 Go 的调度器确保在应该进行监视的时候进行监视，而 Goroutine 允许每个监视函数并发地、独立地执行每个 API 。
要在 Python 中实现所有这些功能，也许可以使用 asyncio 这样的工具来实现，但 Go 让它变得如此简单，这对我们来说不啻为一个福音。