8-900-374-94-44
Сколько «мертворожденных» проектов было у тольяттинского автогиганта? Даже больше, чем можно представить. Из концептов и прототипов, которые так и не смогли воплотиться в серийные машины, мы отобрали самые неординарные – от тарги до электромикровэна «Рапан» и открытого вездехода «Бора» на базе «Нивы».
Довольно забавной виделась руководству Волжского автозавода идея создания оригинального туристического автомобиля на базе пресловутой «шестерки». Вазовцы оставили в машине два передних кресла, а заднюю часть кузова обратили в пикап. Да не простой, а со встроенной палаткой, которая в случае необходимости раскладывалась прямо из борта и благодаря двум дополнительным стойкам закреплялась на земле. Чем не авто для охотников и рыбаков или парочки романтиков, решивших устроить ночевку на природе?
Впрочем, планы на модель были несколько иными: новинку намеревались отправить на экспорт.
Однако в последний момент дирекция предприятия передумала, посчитав, что за рубежом ошеломительным успехом «Турист» пользоваться не будет. В итоге проект свернули, а единственный построенный экземпляр был задействован в качестве технического автомобиля для внутренних нужд завода.
А как вам этот чудесный грузовичок на электротяге? Автомобиль задумывался как товарный городской фургон с двумя посадочными местами. В движение его приводил 25-киловаттный электрический двигатель, работающий в связке с никель-цинковыми аккумуляторами весом 423 килограмма. С такими показателями машина длиной 2,5 м и грузоподъемностью 500 кг могла развивать скорость до предельных 74 км/ч, а без дополнительной зарядки проезжать порядка 78 километров.
Чтобы снизить общую массу машины, тольяттинские инженеры использовали в конструкции кузова элементы из алюминия и пластмассы, а грузовой контейнер сделали легкосъемным. Правда, перспективу вывода электрокара на советский рынок волжане сочли весьма сомнительной, и проект спустя четыре года усердных стараний решено было заморозить.
Кстати, это не первая разработка производителя в области электромобилей. Ранее уже были тщетные попытки изобразить почтовый универсал на базе «двойки» в лице ВАЗ 2102Э (1975 г.), своего рода машину для гольфа или обслуживания гостей на курортах ВАЗ 1801 (1979 г.), а также небольшой погрузчик с открытым бортом ВАЗ 2802-01 (тот же «Пони», только в одноместной модификации (1980 г.).
Переняв опыт западных коллег, вазовские мастера из Центра стиля решили удивить мир созданием первого советского автомобиля с открытым верхом. Так на свет родилась «Тарга», в основу которой легла стремительно набирающая популярность «восьмерка». В салоне установили каркас безопасности, поверх натянули съемный брезент, а в передние стекла врезали форточки. Получилось, надо признать, довольно необычно. К тому же именно на этой машине впервые появились удлиненные крылья, используемые впоследствии на ВАЗ 2108, и крышка багажника от будущей ВАЗ 21099. Но что-то, видимо, не сложилось (по некоторым сведениям, от модели отказались потенциальные импортеры), и производство отложили.
А еще через пару лет единственный опытный образец и вовсе уничтожили.
Помните не оправдавший надежды АВТОВАЗа полноприводный минивэн «Надежда», выпущенный за восемь лет производства тиражом, немногим превышающим 8-тысячную отметку? Так вот: это не первый вэн, которым мечтал похвастать локомотив отечественного автопрома. Был до него еще один семиместный «вагон» с таинственным обозначением «Икс». Правда, он отправился на покой, так и не успев родиться. По слухам, концепт будущего автомобиля спроектировали в масштабе 1:4 и к моменту реализации полноразмерного прототипа должны были оснастить диковинной для нас системой кондиционирования и даже интуитивным круиз-контролем. Однако дальше задуманного дело не пошло. Эксперты сетуют, что виной тому банальное отсутствие средств.
Собственно говоря, по этой же причине не состоялся и запуск производства миниатюрного ситикара с весьма незаурядным экстерьером и не менее веселым названием «Гном».
Речь о 500-килограммовой микролитражке длиной два с небольшим метра и посадочной формулой 2+2. Архитектуру для авто позаимствовали у великой и ужасной «Оки». От нее же достались основные узлы и агрегаты. По планам, объемы производства новоявленного «малыша» должны были достичь 10 тысяч автомобилей в год, но модель на конвейер не встала.
Три года вазовцы трудились над аскетичным внедорожником без крыши и дверей. В итоге родилась «Бора», получившая пространственную алюминиевую раму, а техническую начинку — от «Нивы», включая 80-сильный двигатель, трансмиссию и полный привод. Кузовные панели были изготовлены из пластика. Все бы ничего, да только в Европе опытный образец SUV, позиционируемого как машина для активного отдыха, никто не оценил. Взяв небольшой тайм-аут, автостроитель предложил его Ближнему Востоку, но уже как модель некоего фермерского джипа. Поначалу азиаты клюнули и даже провели ряд успешных комплексных испытаний машины в Аравийской пустыне.
Ожидалось, что поставки достигнут объема не менее 5000 единиц в год, однако партнеры, резко пересмотрев свои планы, отказались. Поговаривают, что в пользу внедорожников из Японии.
Пожалуй, самым интересным вазовским проектом прошлого века является экспериментальный микровэн на электрической тяге. Концепт, в корне ломающий стереотипы о продуктах отечественной автоиндустрии, продемонстрировали общественности в рамках Парижского автосалона в 1998 году. Автомобиль позировал для обложки журнала «За рулем» №11 за 1998 год.
Надо отметить, у западных экспертов новинка вызвала небывалый интерес. Еще бы, ведь помимо того что она была крайне эксцентричной внешне, так еще и обладала рядом инновационных «примочек». Тольяттинцы интегрировали в рулевое колесо приборный щиток, кресла в салоне оснастили поворотными механизмами. Кузов, посаженный на стальную раму, изготовили из композитных материалов, а в качестве силового агрегата задействовали мотор от электромодификации «Оки», позволяющий машине ускоряться до 90 км/ч и на одной зарядке преодолевать расстояние до 110 км.
О том, чтобы воплотить прототип хотя бы в мелкосерийную модель, вазовцы хотели договориться с РАО «ЕЭС России», однако планам не суждено было сбыться. В итоге «Рапан», выпущенный в одном-единственном экземпляре, стал украшением дизайн-центра АВТОВАЗа, где он находится по сей день.
Прототип усовершенствованного «Рапана», внешне напоминающий собой нечто вроде лунохода, стал примером новой дизайнерской концепции Волжского автозавода. К счастью или сожалению, но продолжения проект не получил, войдя в историю лишь в качестве макета. А ведь из него мог получиться неплохой автомобиль. Судите сами: однообъемный экономичный двигатель и кузов, спроектированный нашими конструкторами для достижения наилучшей аэродинамики. Панели, начиная от капота до багажника и заканчивая крыльями, дверями и крышей, нетрадиционно были вогнуты внутрь. Жаль только, что оценить Peter Turbo в движении нам уже никогда не удастся. АВТОВАЗ, сконцентрировавшись на развитии десятого семейства, идею реализации «космокара» заморозил.
Кстати о десятом семействе. Идеологи Опытно-промышленного производства (ОПП) в Тольятти загорелись выпуском первого российского автомобиля для сферы ритуальных услуг. Разработчики растянули кузов серийного ВАЗ 2111 на 700 мм (то же самое, к слову, произошло в случае с Lada «Консул», когда из ВАЗ 2110 сделали мелкосерийный лимузин), а крышу приподняли на 250 мм, что позволило спокойно разместить в салоне оградительные сооружения и полозья для погрузки гробов. Примечательно, но создателей нисколько не беспокоило, что потяжелевшая на 100 кг машина со стоковым двигателем практически не ехала. Зато как они гордились, презентуя свое детище руководителям похоронных служб! Впрочем, менять ржавые автобусы на современный катафалк никто не возжелал, и, не снискав успеха, проект загнулся.
Специально для участия в «Дакаре» Волжский автозавод решил сконструировать полноприводный спортивный внедорожник.
Причем в тесном содружестве с зарубежными коллегами. В частности, из Porsche. Последние, к слову, любезно предоставили тольяттинцам двигатель объемом 3,8 литра, агрегатированный с 6-ступенчатой секвентальной трансмиссией. Над дизайном «проходимца» потрудился Владимир Ярцев, некогда нарисовавший «десятку». Он совместил в экстерьере Raid знакомые элементы от «Нивы» и ряд новых стилистических решений. Надо сказать, продукт удался, однако в производство так и не пошел. Вероятнее всего, причиной тому, как всегда, явилось отсутствие финансирования.
Эффектный хэтчбек – плод совместных творений волжан со специалистами из канадской фирмы Magna International. Многообещающую новинку явили миру на Женевском мотор-шоу весной 2007 года, где ее тепло встретили критики со всего мира. Что, впрочем, и неудивительно, ведь помимо прочего в автомобиле были применены узлы ведущих европейских производителей. Например, тормозные механизмы от BMW, датчики и электронные системы от Bosch, рулевая колонка от Audi, а мультимедийная начинка от Volkswagen.
Чтобы подогреть интерес будущих покупателей, вазовцы не поленились провести ребрендинг и, наконец-то, заменили устаревшую эмблему на более современную. Но вопреки стараниям из-за нахлынувшего в 2008 году кризиса проект был остановлен.
49 фото
1
АЗЛК-2143 Яуза
2
АЗЛК-2143 Яуза
3
Москвич 2143
4
Москвич АЗЛК 2139
5
Неизвестные советские автомобили
6
Москвич 2143
7
ГАЗ-2307 аскет
8
Москвич-2143 Яуза
9
АЗЛК-2144 Истра
10
Москвич с-1 Меридиан
11
Москвич 2142 Калита
12
Москвич АЗЛК-2143 «Яуза»
13
Лада невыпущенные модели
14
ЗИЛ-118 Юность
15
Москвич-2144 Истра
16
Москвич АЗЛК 2143
17
ГАЗ 31105 спорт купе
18
ВАЗ АЗЛК ИЖ
19
ГАЗ 31011
20
ГТЩ (Гран Туризмо Щербининых)
21
ГАЗ Атаман Бурлак
22
ВАЗ 2108 родстер
23
Автомобиль ИЖ концепт
24
Нами Охта
25
ЗАЗ 2320
26
Москвич не вошедшие в производство
27
Запорожец 2021
Москвич 2141 прототип
29
ГАЗ 31011 Волга
30
АЗЛК-2144 Истра
31
ЗАЗ 1104
32
1996 Cardi next
33
ГАЗ 21 Волга фургон
34
Волга 3103
35
Волга 31022 LX
36
Волга 3102 карди
37
Москвич 356
38
Необычные автомобили СССР
39
Авто СССР
40
Москвич 3-5-6
41
ГАЗ 24 95 4х4
42
Волга 31022 LX
ЗИЛ 118
44
Fiat 124 Cabriolet c4
45
Москвич 408 кабриолет
46
ГАЗ 31029
47
Автоэкспорт Лада-2102
48
28 ноября 2016 г.
Джеймс Дойл, помощник куратора Департамента искусств Африки, Океании и Америки
Рис. 1. Страницы Дрезденского кодекса (слева: стр. 18; справа: стр. 70) после факсимильных изданий Эрнста Фёрстемана, 1880, 1892 гг. Sächsische Landesbibliothek Dresden, inv. Мастер Дрезд. R 310
Мастера живописи и писцы классического периода майя (ок. 250–259 гг. н. э.).00), вероятно, создал сотни, если не тысячи иллюминированных книг на бумаге из коры или кожи. Эти творения имели форму экранных кодексов, только четыре из которых сохранились до испанского завоевания. Дрезденский кодекс XII века, названный так в честь его нынешнего хранилища в библиотеке государственного университета Дрездена, лучше всего сохранился, демонстрируя сцены божественных действий и таблицы дат, отображающие циклы небесных тел.
Поскольку полных книг классического периода не сохранилось, ученые полагаются на сцены, нарисованные на керамических тарелках и цилиндрических сосудах для питья, чтобы понять визуальные повествования майя.
Когда Майкл Коу опубликовал каталог своей знаковой выставки Писец майя и его мир в клубе Гролье в 1973 году он поручил художнице Дайан Гриффитс Пек «раскатать» сосуды с помощью штриховых рисунков. Пек умело передавал изображения цилиндрических и шаровидных сосудов в плоскостной форме. На двух ее рисунках изображены сосуды, которые сейчас находятся в коллекции The Met: так называемая «Метрополитен-ваза» в стиле кодекса и шедевральный каменный горшок для питья шоколада (рис. 2).
Рис. 2. Вверху: Сосуд, мифологическая сцена («Ваза митрополита»), VII–VIII вв. Гватемала или Мексика. Майя, поздняя классика. Керамика с красным, кремовым и черным шликером, высота 5 1/2 (14 см), диам. 4 1/2 дюйма (11,4 см). Метрополитен-музей, Нью-Йорк, Мемориальная коллекция Майкла К. Рокфеллера, покупка, подарок Нельсона А. Рокфеллера, 1968 (1978.412.206). Рисунок Дайан Гриффитс Пек. Внизу: кувшин с носиком, III–IV вв. Гватемала или Мексика. Майя, ранняя классика. Затвердевший известняк, высота 5 дюймов (12,7 см).
Метрополитен-музей, Нью-Йорк, дар Чарльза и Валери Дайкер, 1999 г. (1999.484.3). Рисунок Дайаны Гриффитс Пек
Коу понял, что эти первоначальные чертежи отнимают много времени, а их создание в долгосрочной перспективе будет дорогостоящим. Чтобы эффективно задокументировать сотни судов майя, которые были известны из археологических раскопок, музейных коллекций и на рынке произведений искусства, необходим новый метод фотографии, чтобы лучше отображать сцены. Это не только позволило бы четче зафиксировать образы, но и позволило бы провести беспрецедентное сравнительное исследование иероглифического письма и живописных условностей.
Рис. 3. Встреча кураторов музея Древней Америки и сотрудников отдела визуализации с Джастином Керром и Майклом Коу, август 2016 г. Фото автора
Майк Коу объединился с фотографом Джастином Керром, у которого был интерес к искусству древней Мезоамерики и начал фотографировать предметы для различных галерей Нью-Йорка. Керр начал исследовать процесс создания развернутых фотографий Maya с использованием различных проигрывателей и различных камер, которые позволяли правильно выставлять экспозицию.
Рис. 4. Разворот «Вазы Метрополитен» Джастина Керра
Первые распечатки появились в печати для совместной работы Коу и Керра Повелители Преисподней: Шедевры классической керамики майя , опубликовано в связи с выставкой в Художественном музее Принстонского университета. С 1970-х по 2000-е годы Джастин Керр и его покойная жена Барбара сделали сотни высококачественных рекламных фотографий. Трудно переоценить важность их базы данных для развития науки об искусстве майя и иероглифическом письме. По сей день открытия в фонетической дешифровке и искусствоведческих исследованиях происходят благодаря базе данных ваз майя Керр.
Когда я готовился опубликовать статью в предстоящем выпуске журнала Метрополитен-музея о вазах майя в стиле кодекса из коллекции The Met, редакционный отдел задался вопросом, будет ли возможно создать новые цифровые изображения с высоким разрешением.
развертывания. Три основных сосуда, представленные в статье, были отправлены в отдел визуализации, где специально для этого проекта были протестированы два разных подхода: один аналогичен тому, который использовал Джастин Керр, а другой использовал трехмерное изображение.
Рис. 5. Вверху: Новый свиток «Метрополитен Ваза». Внизу: новая выкатка сосуда, мифологическая сцена, VII–VIII вв. Гватемала или Мексика, Мезоамерика. Майя, поздняя классика. Керамика с красным, кремовым и черным шликером, высота 4 1/2 дюйма (11,5 см). Метрополитен-музей, Нью-Йорк, покупка, Мемориальная коллекция Майкла К. Рокфеллера, завещание Нельсона А. Рокфеллера и дары Нельсона А. Рокфеллера, Натана Каммингса, С.Л.М. Барлоу, Мередит Хауленд и капитан Генри Эрбен по обмену; и средства от различных доноров, 1980 (1980.213)
В первом методе руководитель производства изображений Томас Линг разработал процесс, который требовал сделать 360 различных фотографий точно параллельно окрашенной поверхности.
Судно помещалось на поворотный стол, синхронизированный с камерой, которая фиксировала изображение на каждый градус поворота (рис. 5). Одним из преимуществ этого нового метода является то, что он позволяет увидеть кривую, обод и основание сосуда в пределах развертки. Даже Т-образные ножки на маленькой чашке для питья в Метрополитене видны на свитке, что позволяет ученым видеть весь объект, а не только окрашенное тело.
Рис. 6. Скриншот 3D-модели «Метрополитен Ваза». Команда отдела смогла развернуть несколько программных пакетов для создания развертываемых сцен, используя комбинацию вычислительной фотографии, компьютерной обработки и ручной вышивки. Этот метод использовал фотограмметрические методы как первичный источник данных для создания оригинальных трехмерных моделей музейных предметов (рис. 6). Развернув захваченную 3D-модель, можно также создать новую плоскую сцену. Этот метод более полезен для съемки плоских сцен, которые труднее сфотографировать, таких как упомянутая выше шоколадная ваза, украшенная барельефом (рис.
Рис. 7. 3D-модели шоколадной вазы в искусственном цвете. Фотографии любезно предоставлены Ronald Street
Используя эти новые технологии, теперь мы можем записывать и публиковать искусные полотна классических художников-вазописцев и скульпторов майя для публикации в разделе «Коллекция» веб-сайта The Met, который доступен всем для искусствоведческого анализа. эпиграфические исследования или личное вдохновение.
Дополнительная литература
Коу, Майкл Д. Писец майя и его мир . Нью-Йорк: Grolier Club, 1973.
Коу, Майкл Д. и Джастин Керр. Повелители подземного мира: шедевры классической керамики майя . Принстон: Издательство Принстонского университета, 1978.
Дойл, Джеймс. «Рассказы о создании древней керамики в стиле Кодекса майя в коллекциях Метрополитена». Журнал Метрополитен-музея 51 (2016): 42–63.
Реентс-Будет, Дори. Роспись вселенной майя: королевская керамика классического периода .
Дарем: Издательство Университета Дьюка, 19.94.
Отделы: Крыло Майкла К. Рокфеллера, Отдел обработки изображений, Древнее американское искусство в крыле Майкла К. Рокфеллера
Google Cloud Dataflow недавно объявил о общедоступной поддержке общего прогнозирования и вывода машинного обучения Apache Beam преобразование, RunInference. В этом блоге мы более подробно рассмотрим преобразование, в том числе:
В качестве примера показано преобразование RunInference, используемое с простой моделью как в пакетном, так и в потоковом режиме.
Использование преобразования с несколькими моделями в ансамбле.
Предоставление примера сквозного конвейера, в котором используется модель с открытым исходным кодом от Torchvision.
В прошлом разработчикам Apache Beam, которые хотели использовать модель машинного обучения локально, в производственном конвейере, приходилось вручную кодировать вызов модели в пользовательской функции (DoFn), принимая на себя технический долг за слои шаблонного кода.
Давайте посмотрим, что было бы необходимо:
Загрузите модель из общего места, используя метод загрузки платформы.
Убедитесь, что модель совместно используется DoFns либо вручную, либо с помощью утилиты общего класса в Beam.
Группируйте данные перед вызовом модели, чтобы повысить ее эффективность. Разработчик устанавливал это либо вручную, либо с помощью одной из групп утилит пакетной обработки.
Укажите набор показателей преобразования.
Обеспечить ведение журнала производственного уровня и обработку исключений с чистыми сообщениями, чтобы помочь SRE в 2 часа ночи!
Передайте модели определенные параметры или начните строить универсальное преобразование, позволяющее конфигурации определять информацию в модели.
И, конечно же, в наши дни компаниям необходимо развертывать множество моделей, поэтому инженер данных начинает делать то, что делают все хорошие инженеры данных, и строит абстракцию для моделей.
По сути, каждая компания создает собственное преобразование RunInference!
Признавая, что все эти действия в основном являются шаблонными, независимо от модели, был создан API RunInference. Вдохновением для этого API послужило преобразование tfx_bsl.RunInference , которое хорошие ребята из TensorFlow Extended создали, чтобы помочь именно с проблемами, описанными выше. tfx_bsl.RunInference был построен на основе моделей TensorFlow. Новое преобразование Apache Beam RunInference не зависит от фреймворка и легко компонуется в конвейере Beam.
Сигнатура для RunInference принимает форму RunInference(model_handler) , где специфичная для платформы конфигурация и реализация рассматриваются в объекте конфигурации model_handler .
Это создает чистый опыт разработчиков и позволяет легко поддерживать новые платформы в производственном конвейере машинного обучения, не нарушая рабочий процесс разработчиков. Например, NVIDIA вносит свой вклад в проект Apache Beam для интеграции NVIDIA TensorRTTM, SDK, который может оптимизировать обученные модели для развертывания с максимальной пропускной способностью и минимальной задержкой на графических процессорах NVIDIA в рамках потока данных Google (PullRequest).
Beam Inference также позволяет разработчикам в полной мере использовать универсальность модели конвейера Apache Beam, упрощая создание сложных конвейеров с несколькими моделями с минимальными усилиями. Конвейеры с несколькими моделями полезны для таких действий, как A/B-тестирование и построение ансамблей. Например, выполнение анализа текста с помощью обработки естественного языка (NLP) и последующее использование результатов в модели, специфичной для предметной области, для выработки рекомендаций для клиентов.
В следующем разделе мы начнем изучать API, используя код из общедоступной кодовой лаборатории с записной книжкой, также доступной по адресу github.com/apache/beam/examples/notebooks/beam-ml.
Прежде чем мы перейдем к API, для тех, кто не знаком с Apache Beam, давайте создадим небольшой конвейер, который считывает данные из некоторых CSV-файлов, чтобы разогреть синтаксис.
Загрузка…
импортировать apache_beam как луч с beam.
Pipeline() как p:
данные = р | луч.io.ReadFromText(‘./file.csv’)
данные | beam.Map(print)
В этом конвейере мы использовали источник ReadFromText для обработки данных из CSV-файла в параллельной коллекции, называемой PCollection в Apache Beam. В синтаксисе Apache Beam канал ‘|’ По сути, оператор означает «применить», поэтому первая строка применяет преобразование ReadFromText. В следующей строке мы используем beam.Map() для поэлементной обработки данных; в этом случае данные просто отправляются в функцию печати.
Далее мы используем очень простую модель, чтобы показать, как мы можем настроить RunInference с различными платформами. Модель представляет собой однослойную линейную регрессию, которая была обучена на данных y = 5x (да, она изучила свою таблицу умножения на пять). Чтобы построить эту модель, выполните шаги в лаборатории кода.
Преобразование RunInference имеет следующую подпись: RunInference(ModelHandler) .
ModelHandler — это конфигурация, которая информирует RunInference о деталях модели и предоставляет информацию о типе выходных данных. В кодовой лаборатории файл сохраненной модели PyTorch называется « Five_times_table_torch.pt » и выводится в результате вызова torch.save() в модели state_dict . Давайте создадим ModelHandler, который мы можем передать в RunInference для этой модели:
Загрузка…
my_handler = PytorchModelHandlerTensor( state_dict_path=./five_times_table_torch.pt, model_class = линейная регрессия, model_params={‘input_dim’: 1, ‘output_dim’: 1}
model_class — это класс модели PyTorch, который определяет архитектуру модели как подкласс torch.nn.Module . Model_params определяются конструктором model_class . В этом примере они используются в определении класса LinearRegression записной книжки:
Загрузка…
класс LinearRegression(torch.
nn.Module):
def __init__(я, input_dim=1, output_dim=1):
супер().__инит__()
self.linear = torch.nn.Linear (input_dim, output_dim)
защита вперед (я, х):
выход = self.linear (x)
return out
Используемый ModelHandler также предоставляет информацию о преобразовании типа ввода в модель, при этом PytorchModelHandlerTensor ожидает torch.Tensor элемент.
Чтобы использовать эту конфигурацию, мы обновляем наш конвейер с помощью этой конфигурации. Мы также выполним предварительную обработку, необходимую для придания данным правильной формы и типа для созданной модели. Модель ожидает факел . Тензор формы [-1,1], а данные в нашем CSV-файле имеют формат 20,30,40.
Загрузка…
с beam.Pipeline() as p:
необработанные_данные = р | луч.io.ReadFromText(‘./file.csv’)
сформированные_данные = необработанные_данные | луч.FlatMap (лямбда х:
[numpy.
float32(y).reshape(-1,1)
для y в x.split(‘,’)]))
результаты = сформированные_данные | луч.Карта(факел.Тензор) | Выполнить вывод (мой_обработчик)
результаты | луч.Карта(печать)
Этот конвейер будет читать CSV-файл, приводить данные в форму для модели и выполнять вывод для нас. Результат оператора печати можно увидеть здесь:
PredictionResult(example=tensor([20.]), inference=tensor([100.0047], grad_fn=
Объект PredictionResult содержит как пример, так и результат, в данном случае 100,0047 при вводе 20.
Далее мы рассмотрим, как объединение нескольких преобразований RunInference в одном конвейере дает нам возможность создавать сложные ансамбли с помощью нескольких строк кода. . После этого мы рассмотрим пример реальной модели с TorchVision.
Многомодельные конвейеры
В предыдущем примере у нас была одна модель, источник и выход. Этот шаблон будет использоваться многими конвейерами.
Однако бизнес-потребности также требуют ансамблей моделей, где модели используются для предварительной обработки данных и для конкретных задач предметной области. Например, преобразование речи в текст перед передачей в модель НЛП. Хотя приведенная выше диаграмма представляет собой сложный поток, на самом деле есть три основных модели.
1- Данные идут вниз по графику.
2- Данные могут разветвляться после этапа, например, после «Понимание языка».
3- Данные могут перетекать из одной модели в другую.
Пункт 1 означает, что это хорошо подходит для встраивания в один конвейер Beam, поскольку он ацикличен. Для пунктов 2 и 3 Beam SDK может очень просто выразить код. Давайте посмотрим на это.
Шаблон ветвления:
В этом шаблоне данные разветвляются на две модели. Для отправки всех данных в обе модели код имеет вид:
Загрузка…
model_a_predictions = shape_data | RunInference (configuration_model_a) model_b_predictions = shape_data | RunInference(configuration_model_b)
Модели в последовательности:
В этом шаблоне выходные данные первой модели отправляются в следующую модель.
Между этими этапами обычно происходит некоторая форма постобработки. Чтобы получить данные в правильном виде для следующего шага, код имеет вид:
Загрузка…
model_a_predictions = shape_data | RunInference (configuration_model_a) model_b_predictions = (model_a_predictions | beam.Map (постобработка) | RunInference(configuration_model_b))
Используя эти два простых шаблона (разветвление и модель в последовательности) в качестве строительных блоков, мы видим, что можно создавать сложные ансамбли моделей. Вы также можете использовать другие инструменты Apache Beam для обогащения данных на различных этапах этих конвейеров. Например, в последовательной модели вы можете захотеть соединить выходные данные модели a с данными из базы данных, прежде чем передавать их в модель b, хлеб с маслом работает для Beam.
В первом примере мы использовали игрушечную модель, доступную в лаборатории кода.
В этом разделе мы рассмотрим, как вы можете использовать модель с открытым исходным кодом и выводить данные модели в хранилище данных (Google Cloud BigQuery), чтобы показать более полный сквозной конвейер.
Обратите внимание, что код в этом разделе является автономным и не является частью лаборатории кода, использованной в предыдущем разделе.
Модель PyTorch, которую мы будем использовать для демонстрации, — maskrcnn_resnet50_fpn, которая поставляется с Torchvision v 0.12.0. Эта модель пытается решить задачу сегментации изображения: при наличии изображения она обнаруживает и очерчивает каждый отдельный объект, появляющийся на этом изображении, с помощью ограничивающей рамки.
Как правило, такие библиотеки, как предварительно обученные модели Torchvision, загружают предварительно обученную модель непосредственно в память. Чтобы запустить модель с помощью RunInference, нам нужна другая настройка, потому что RunInference будет загружать модель один раз для каждого процесса Python, которая будет совместно использоваться многими потоками.
Поэтому, если мы хотим использовать предварительно обученную модель из этих типов библиотек, нам нужно немного настроить. Для этой модели PyTorch нам необходимо:
1- Загрузите словарь состояния и сделайте его доступным независимо от библиотеки для Beam.
2- Определите файл класса модели и предоставьте его нашему ModelHandler, убедившись, что мы отключили функции «автозагрузки» класса.
Глядя на сигнатуру этой модели с версией 0.12.0, обратите внимание на два параметра, запускающих автоматическую загрузку: pretrained и pretrained_backbone. Убедитесь, что для обоих параметров установлено значение False, чтобы класс модели не загружал файлы модели:
model_params = {'pretrained': False, 'pretrained_backbone': False}
Шаг 1 —
Загрузите словарь состояний. Расположение можно найти в исходном коде maskrcnn_resnet50_fpn:
Загрузка…
%pip install apache-beam[gcp] torch==1.11.0 torchvision==0.12.0
Загрузка.
..
import os ,ио из изображения импорта PIL от ввода import Tuple, Any импортный фонарик, torchvision импортировать apache_beam как луч из apache_beam.io импортировать файлio из apache_beam.io.gcp.internal.clients импортировать bigquery из apache_beam.options.pipeline_options импортировать PipelineOptions из apache_beam.options.pipeline_options импортировать SetupOptions из apache_beam.ml.inference.base импортировать KeyedModelHandler из apache_beam.ml.inference.base импортировать PredictionResult из apache_beam.ml.inference.pytorch_inference импортировать PytorchModelHandlerTensor
Загрузка…
# Загрузите state_dict с помощью утилиты torch hub в локальный каталог моделей torch.hub.load_state_dict_from_url(‘https://download.pytorch.org/models/maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e.pth’, ‘models/’)
Затем переместите эту модель из локального каталога, откуда она была загружена, в общую область доступным для рабочих. Вы можете использовать такие утилиты, как gsutil , если используете Google Cloud Storage (GCS) в качестве хранилища объектов:
Загрузка.
..
model_path = f’gs://{bucket}/models/maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e.pth’
Шаг 2 —
Для нашего Modelandler нам нужно использовать model_class, который в нашем случае равен torchvision. models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn .
Теперь мы можем построить наш ModelHandler. Обратите внимание, что в этом случае мы создаем KeyedModelHandler , что отличается от простого примера, который мы использовали выше. KeyedModelHandler используется для указания того, что значения, поступающие в API RunInference, представляют собой кортеж, где первое значение является ключом, а второе — тензором, который будет использоваться моделью. Это позволяет нам сохранить ссылку на то, с каким изображением связан вывод, и это используется на этапе постобработки.
Загрузка…
my_cloud_model_handler = PytorchModelHandlerTensor(
state_dict_path = путь_модели,
model_class=torchvision.models.detection.
maskrcnn_resnet50_fpn,
model_params={‘pretrained’: False, ‘pretrained_backbone’: False}) my_keyed_cloud_model_handler = KeyedModelHandler(my_cloud_model_handler)
Все модели нуждаются в определенной предварительной обработке. Здесь мы создаем функцию предварительной обработки, готовую для нашего конвейера. Одно важное замечание: при пакетной обработке PyTorch ModelHandler потребуется, чтобы размер тензора был одинаковым для всей партии, поэтому здесь мы устанавливаем image_size как часть этапа предварительной обработки. Также обратите внимание, что эта функция принимает кортеж, первым элементом которого является строка. Это будет «ключ», и в коде конвейера мы будем использовать имя файла в качестве ключа.
Загрузка…
# В этой функции мы можем выполнять любые шаги предварительной обработки, которые вам нужны для модели def preprocess_image (данные: Tuple [str, Image.Image]) -> Tuple [str, torch.Tensor]:
импортный факел
импортировать torchvision.
transforms как преобразования
# Примечание. RunInference по умолчанию автоматически вводит пакетные данные для моделей Torch.
# Альтернативой этому является создание класса-оболочки и переопределение batch_elements_kwargs
# функция для возврата {max_batch_size=1}set max_batch_size=1
image_size = (224, 224)
преобразование = преобразование.Составить([
преобразовывает.Resize(image_size),
преобразовывает.ToTensor(),
])
вернуть данные [0], преобразовать (данные [1])
Выходные данные модели нуждаются в постобработке перед отправкой в BigQuery. Здесь мы денормализуем метку с фактическим именем, например, человеком, и заархивируем его с ограничивающей рамкой и выводом результатов:
Загрузка…
# Результатом вывода является объект PredictionResult, который состоит из двух компонентов. и вывод
def post_process(kv: Tuple[str, PredictionResult]):
# Нам понадобятся метки кокоса для преобразования вывода модели
coco_names = [‘без метки’, ‘человек’, ‘велосипед’, ‘автомобиль’, ‘мотоцикл’,
«самолет», «автобус», «поезд», «грузовик», «лодка», «светофор»,
‘пожарный гидрант’, ‘уличный знак’, ‘знак остановки’, ‘паркомер’,
«скамья», «птица», «кошка», «собака», «лошадь», «овца», «корова»,
«слон», «медведь», «зебра», «жираф», «шапка», «рюкзак»,
«зонт», «обувь», «очки», «сумочка», «галстук», «чемодан»,
«летающая тарелка», «лыжи», «сноуборд», «спортивный мяч», «воздушный змей»,
«бейсбольная бита», «бейсбольная перчатка», «скейтборд», «доска для серфинга»,
«теннисная ракетка», «бутылка», «тарелка», «бокал», «чашка», «вилка»,
«нож», «ложка», «миска», «банан», «яблоко», «бутерброд»,
«апельсин», «брокколи», «морковь», «хот-дог», «пицца», «пончик»,
‘торт’, ‘стул’, ‘диван’, ‘горшечное растение’, ‘кровать’, ‘зеркало’,
«обеденный стол», «окно», «стол», «туалет», «дверь», «телевизор»,
«ноутбук», «мышь», «пульт», «клавиатура», «сотовый телефон»,
«микроволновая печь», «духовка», «тостер», «раковина», «холодильник»,
‘блендер’, ‘книга’, ‘часы’, ‘ваза’, ‘ножницы’, ‘плюшевый мишка’,
«фен», «зубная щетка»]
# Извлечь вывод
вывод = кв[1].
вывод
# Модель выводит метки, поля и оценки, мы вытаскиваем их и создаем
# кортеж с меткой, сопоставленной с coco_names, и преобразовать тензоры
return {‘файл’: kv[0], ‘вывод’: [
{‘метка’: coco_names[x],
‘коробка’: y.detach().numpy().tolist(),
‘оценка’ : z.item()}
для x,y,z в zip(output[‘labels’],
вывод [‘ящики’],
вывод[‘оценки’])]}
Давайте теперь запустим этот конвейер с прямым исполнителем, который будет считывать изображение из GCS, запускать его через модель и выводить результаты в BigQuery. Нам нужно будет передать схему BigQuery, которую мы хотим использовать, которая должна соответствовать словарю, который мы создали в нашей постобработке. Преобразование WriteToBigquery принимает информацию о схеме как объект table_spec , который представляет следующую схему:
Схема содержит файловую строку, которая является ключом из нашего выходного кортежа.
Поскольку прогноз каждого изображения будет иметь список (метки, оценка и точки ограничительной рамки), для представления данных в BigQuery используется тип RECORD.
Далее давайте создадим конвейер с помощью параметров конвейера, который будет использовать локальный исполнитель для обработки изображения из корзины и отправки его в BigQuery. Поскольку нам нужен доступ к проекту для вызовов BigQuery, мы будем передавать информацию о проекте через параметры:
Загрузка…
pipe_options = PipelineOptions().from_dictionary({ ‘temp_location’:f’gs://{ведро}/tmp’, ‘project’: project})
Далее мы увидим конвейер, собранный вместе с этапами предварительной и последующей обработки.
Преобразование Beam MatchFiles сопоставляет все найденные файлы с предоставленным шаблоном подстановки. Эти совпадения отправляются в преобразование ReadMatches, которое выводит PCollection объектов ReadableFile. Они содержат информацию Metadata.path и могут вызывать функцию read() для получения файлов bytes() .
Затем они отправляются на путь предварительной обработки.
Загрузка…
pipe_options = PipelineOptions().from_dictionary({
‘temp_location’:f’gs://{ведро}/tmp’,
‘проект’: проект}) # Эта функция является обходным решением проблемы с зависимостями, вызванной использованием PIL.
# внутри лямбды из блокнота
def open_image (читаемый_файл):
импорт io
из изображения импорта PIL
вернуть readable_file.metadata.path, Image.open(io.BytesIO(readable_file.read())) pipe_options.view_as(SetupOptions).save_main_session = Истина с beam.Pipeline(options=pipeline_options) как p:
(п
| «ReadInputData» >> beam.io.fileio.MatchFiles(f’gs://{bucket}/images/*’)
| «FileToBytes» >> beam.io.fileio.ReadMatches()
| «ImageToTensor» >> луч.Карта (open_image)
| «PreProcess» >> beam.Map(preprocess_image)
| «RunInferenceTorch» >> beam.ml.inference.RunInference (my_keyed_cloud_model_handler)
| луч.Карта(post_process)
| луч.io.WriteToBigQuery (table_spec,
схема = таблица_схема,
write_disposition=beam.
io.BigQueryDisposition.WRITE_TRUNCATE,
create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
)
После запуска этого конвейера таблица BigQuery будет заполнена результатами прогноза.
Чтобы запустить этот конвейер в облаке, например, если у нас есть группа из 10000 изображений, нам просто нужно обновить параметры конвейера и предоставить Dataflow информацию о зависимостях.:
Создать файл requirements.txt для зависимостей :
Загрузка…
!echo -e «apache-beam[gcp]\ntorch==1.11.0\ntorchvision==0.12.0» > requirements.txt
Создание правильных параметров конвейера:
Загрузка…
pipe_options = PipelineOptions().from_dictionary({ «бегун»: «DataflowRunner», ‘регион’ : ‘us-central1’, ‘requirements_file’ : ‘./requirements.txt’, ‘temp_location’:f’gs://{ведро}/tmp’, ‘project’: project})
Использование нового преобразования Apache Beam apache_beam.