SMC. Руководство администратора

Общее описание

Сервис предназначен для анализа и классификации текстовой информации. Входным значением для сервиса являются данные в текстовом формате. В ответ на входящий запрос сервис возвращает данные в формате JSON.

Термины и определения

Simple Message Classifier (SMC) – сервис анализа и классификации.

Системные требования для SMC

Для работы smc рекомендуется использовать видеокарту NVIDIA, поддерживающую технологию CUDA и имеющую в составе ядра CUDA.

В случае отсутствия видеокарты для нормальной работы сервиса необходимо обеспечить не менее 8 потоков CPU >= 2.20GHz с поддержкой инструкций AVX2 или новее. В конфигурации 8 потоков Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 2.40GHz 6Гб ОЗУ фраза из 10 слов классифицируется 0.2с, соответственно за секунду может быть распознано до 5 фраз, отправленных на распознавание последовательно или одновременно. Увеличение количества ядер/потоков дает прирост производительности, но не прямо пропорциональный.

Оперативной памяти необходимо не менее 4Gb.

Для обучения моделей рекомендуется использовать видеокарту. Обучение модели на корпусе размером 7500 строк занимает на ВМ с 16 ядрами, 16Гб ОЗУ и видеокартой А16 (одном из 4-х ее ядер) около 20 минут. Недостаточная мощность CPU может увеличить время обучения за счет подготовки данных.

Установка/обновление сервиса SMC

Дистрибутив распространяется в виде установочных пакетов для окружения и сервиса. Загрузите установочные пакеты на сервер и выполните команды для вашей системы в каталоге с пакетом.

Перед установкой непосредственно сервиса необходимо установить сервисный пакет окружения.

• Установка/обновление SMC осуществляется скриптом chmod +x ./smc-<версия>-<релиз>.sh && ./smc-<версия>-<релиз>.sh -i с правами администратора. Список всех ключей инсталлятора можно посмотреть, запустив инсталлятор ./smc-<версия>-<релиз>.sh без ключей.
• Загрузить последнюю версию продукта curl -s "https://repo.connect2ai.net/api/smc/new" --user '[user]:[pass]' 2>&1 | bash или в интерактивном режиме bash -c "$(curl -s https://repo.connect2ai.net/api/smc --user '[user]:[pass]' 2>&1)".
• Обновить SMC/opt/smc/inupdate в интерактивном режиме. Или запустить с ключом:
  • /opt/smc/inupdate -b – обновить до последней beta версии;
  • /opt/smc/inupdate -r – обновить до последней release версии;
  • /opt/smc/inupdate -n – обновить до последней версии (неважно beta или release).
• Установить модели /opt/smc/inmodel в интерактивном режиме.
• Проверить актуальную версию продукта curl -s "https://repo.connect2ai.net/api/smc/version.
• Посмотреть лог изменений curl -s "https://repo.connect2ai.net/api/smc/changelog" --user '[user]:[pass]'.
• Полное описание всех команд API репозитория можно найти по ссылке https://repo.connect2ai.net/api. [user]:[pass] – это тот же логин и пароль, что и от Nextcloud.
• В папке с продуктом можно добавить 2 файла конфигурации (допускается один общий файл на все продукты в папке с окружением /opt/pve/):
  • echo -n "[user]:[pass]" > /opt/smc/.userapi (это файл авторизации в API, нужен для обновления и загрузки моделей)
  • echo -n "http://example.com:3128 [user] [password]" > /opt/smc/.proxy (это файл конфигурации proxy, необходим для обновления и загрузки моделей, при отсутствующем прямом подключении к интернету)

При обновлении следующий список файлов и папок сохраняется: .userapi, .proxy, logs, nnets, config.json, cache, pretrained, pve, data. Сервис не требует остановки и возвращается в актуальное состояние после обновления.

Не забудьте запустить сервис и включить в автозапуск в системе:

sudo systemctl enable smc.service && sudo systemctl start smc.service

Удостоверьтесь, что сервис стартовал:

systemctl status smc.service

Разрешите доступ к порту 6181 на нужном интерфейсе по протоколу tcp.

Лицензия

Сервис не функционирует без действующей лицензии. Информация о лицензии хранится в файле:

/opt/smc/license.json

Файл лицензии должен соответствовать следующему формату:

{"service": "smc", "expire": "2045-01-01", "licenses": , "key": ""}

Для получения лицензии необходимо:

1. Запустить сервис systemctl start smc и извлечь UUID, указанный в файле /opt/smc/logs/log.txt

2. Передать полученный UUID руководителю проекта для оформления лицензии.

Установка сервисных моделей SMC

Установка сервисных моделей возможна только копированием файла(файлов) модели в каталог с названием модели. Названия моделей предопределены и соответствуют их назначению (compressor,  correction,  embeddings,  emotions,  normalization,  punctuation, toxicity). Установка сервисных моделей невозможна через API, в отличие от моделей классификации.

Модели располагаются в каталоге /opt/smc/pretrained/. Для установки модели необходимо создать каталог /opt/smc/pretrained/<название модели>/ и распаковать в неё архив модели, после чего перезагрузить сервис командой systemctl restart smc.

Проверить корректность работы модели пунктуации можно запросом к API с отправкой текста на распознавание:

curl -H "accept: application/json" -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/punctuate?text=<текст>"

Список всех моделей представлен в таблице:

Модель	Описание	Пример запроса к модели	Пример ответа от модели
embeddings	Языковая, отвечает за вычисление векторов при обучении модели.	Проверить работу напрямую запросом к API не получится, метод не предусмотрен.	-
compressor	Модель сжатия фраз. Убирает из фразы слова, не влияющие на ее смысл.	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/compress?threshold=30" --data-urlencode "text=как можно было бы получить выплату мне бы"  -H "accept: application/json"|jq	{ "text": "получить выплату мне бы" }
emotions	Анализ эмоций.	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/emotion" --data-urlencode "text=спасибо все хорошо" -H "accept: application/json"|jq	{ "emotion": "positive", "score": 0.9601 }
punctuation	Пунктуация.	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/punctuate?" --data-urlencode "text=я пришел как мне получить услугу" -H "accept: application/json"|jq	{ "text": "Я пришел. Как мне получить услугу?" }
normalization	Обратная нормализация, заменяет числа прописью на цифры. Внимание! У модели есть дополнительные требования к модулям Python в файле requirements.txt!	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/normalize?" --data-urlencode "text=запишите меня к тринадцати" -H "accept: application/json"|jq	{"text": "запишите меня к 13-ти"}
correction	Коррекция правописания. Изменяет неправильно написанные слова, меняя их на наиболее близкие правильные (из знакомых модели).	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/correct?" --data-urlencode "text=халодная вода" -H "accept: application/json"|jq	{"text": "холодная вода"}
toxicity	Анализ текста на невежливость, угрозы, брань.	Проверить работу можно через API запросом: curl -s  -G -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6181/smc/toxicity?" --data-urlencode "text=нехороший человек" -H "accept: application/json"|jq Подробнее см в руководстве пользователя.	-

ВНИМАНИЕ! Модели punctuation, embeddings, correction обязательны для установки, остальные - в зависимости от сценария использования.

Установка моделей классификации

Модель классификации — это модель, обученная на определенном наборе данных (корпусе) и предназначенная непосредственно для классификации. Установка модели возможна запросом с помощью методов API. Методы описаны в руководстве пользователя. Также модель может быть установлена копированием содержимого каталога /opt/smc/nnets/<имя модели> с одного сервера smc на другой. Внимание! При этом способе UPS, в конфигурационном файле которого указан новый smc, не увидит скопированную модель.

Конфигурирование параметров сервиса

Настройка параметров сервиса smc производится в файле /opt/smc/config.json

Описание параметров приведено в таблице

Параметр	По умолчанию	Назначение
logs.path	logs/	Дерриктория для хранения логов. Примеры абсолютного пути: "/var/log/smc/"
logs.backups	10	Количество файлов ротации.
logs.maxSize	5242880	Максимальный размер файла в байтах, триггер для ротации.
gpu.productionModels	true	Флаг загрузки модели в GPU. productionModels подразумевает все рабочие модели классификации, которые создаются в системе. Остальные модели — сервисные: embeddingModel — языковая, punctuationModel — пунктуация, emotionsModel — анализ эмоций, compressorModel — модель сжатия фраз, toxicityModel — модель анализа фразы на токсичность. Можно отдельно по названию сервисной модели включать/выключать ее загрузку в GPU. Рабочие модели можно включить в память GPU только все вместе.
gpu.embeddingModel	true
gpu.punctuationModel	true
gpu.emotionsModel	true
gpu.compressorModel	true
gpu.emotionsModel	true
gpu.toxicityModel	true
gpu.correctionModel	true

Работа сервиса через реверс-прокси

Сервис предполагает передачу больших объемов данных через HTTP. Рекомендуем соответствующим образом настроить конфигурацию сайта в реверс-прокси. Например, в nginx дополнительные параметры:

  client_max_body_size 0;
  proxy_read_timeout 3h;
  large_client_header_buffers 8 256k;

Сбор данных об ошибках

Логи сервиса по умолчанию находятся в файле /opt/smc/logs/log.txt

Удаление

Для удаления выполните команду: /opt/smc/uninstall. Команда деинсталлирует сервис и удалит рабочий каталог, включая все установленные модели.

Практические рекомендации

Сервис SMC в работе использует большую языковую модель, которая формирует многомерное семантическое пространство. Смысл фразы для ее классификации вычисляется на основании вектора фразы в этом пространстве. Для производительности таких вычислений рекомендуется использовать GPU с 16 Гб видеопамяти. В случае отсутствия видеокарт рекомендуется использовать не менее 3 серверов по 8 ядер и 16 Гб оперативной памяти. При этом желательно в строке запуска gunicorn в файле сервиса добавить параметр «-w 2». Это приведет к загрузке в память 2-х экземпляров приложения и моделей и позволит при высокой нагрузке полностью загрузить процессорные ядра.

В папке /opt/smc/cache/ находится кэш векторов фраз, которые были созданы моделью векторизации. При работе сервиса при наличии вектора в кэше, он берется из него, а не создается моделью заново. Причем остается в ОЗУ тоже, что значительно увеличивает производительность сервиса, однако при прохождении через сервис большого количества различных фраз может привести к потреблению нескольких гигабайт памяти. Необходимо либо увеличить количество ОЗУ, либо просто перезагружать сервис в нерабочее время. Папку cache при желании можно периодически чистить, но в данном случае кэш будет постепенно заполняться заново с использованием GPU.