GaussDB-原生DB4AI引擎

GaussDB当前版本支持了原生DB4AI能力，通过引入原生AI算子，简化操作流程，充分利用数据库优化器、执行器的优化与执行能力，获得高性能的数据库内模型训练能力。更简化的模型训练与预测流程、更高的性能表现，让开发者在更短时间内能更专注于模型的调优与数据分析上，而避免了碎片化的技术栈与冗余的代码实现。

关键字解析

表1 DB4AI语法及关键字
名称		描述
语法	CREATE MODEL	创建模型并进行训练，同时保存模型。
	PREDICT BY	利用已有模型进行推断。
	DROP MODEL	删除模型。
关键字	TARGET	训练/推断任务的目标列名。
	FEATURES	训练/推断任务的数据特征列名。
	MODEL	训练任务的模型名称。

使用指导

本版本支持的算法概述。

当前版本的DB4AI新增支持算法如下：

表2 支持算法
优化算法	算法
GD	logistic_regression
	linear_regression
	svm_classification
	PCA
	multiclass
Kmeans	kmeans
xgboost	xgboost_regression_logistic
	xgboost_binary_logistic
	xgboost_regression_squarederror
	xgboost_regression_gamma

模型训练语法说明。

CREATE MODEL
使用“CREATE MODEL”语句可以进行模型的创建和训练。模型训练SQL语句，选用公开数据集鸢尾花数据集iris。

以multiclass为例，训练一个模型。从tb_iris训练集中指定sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_widt为特征列，使用multiclass算法，创建并保存模型iris_classification_model。

gaussdb=# CREATE MODEL iris_classification_model USING xgboost_regression_logistic FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width TARGET target_type < 2 FROM tb_iris_1 WITH nthread=4, max_depth=8;
MODEL CREATED. PROCESSED 1

上述命令中：

“CREATE MODEL”语句用于模型的训练和保存。
USING关键字指定算法名称。
FEATURES用于指定训练模型的特征，需根据训练数据表的列名添加。
TARGET指定模型的训练目标，它可以是训练所需数据表的列名，也可以是一个表达式，例如: price > 10000。

WITH用于指定训练模型时的超参数。当超参未被用户进行设置的时候，框架会使用默认数值。

针对不同的算子，框架支持不同的超参组合：

表3 算子支持的超参
算子	超参
GD (logistic_regression、linear_regression、svm_classification)	optimizer(char*); verbose(bool); max_iterations(int); max_seconds(double); batch_size(int); learning_rate(double); decay(double); tolerance(double) 其中，SVM限定超参lambda(double)
Kmeans	max_iterations(int); num_centroids(int); tolerance(double); batch_size(int); num_features(int); distance_function(char); seeding_function(char); verbose(int);seed(int)
GD(pca)	batch_size(int);max_iterations(int);max_seconds(int);tolerance(float8);verbose(bool);number_components(int);seed(int)
GD(multiclass)	classifier(char*) 注意：multiclass的其他超参种类取决于选择的分类器中类
xgboost_regression_logistic、xgboost_binary_logistic、xgboost_regression_squarederror、xgboost_regression_gamma	batch_size(int);booster(char);tree_method(char);eval_metric(char*);seed(int);nthread(int);max_depth(int);gamma(float8);eta(float8);min_child_weight(int);verbosity(int)

当前各个超参数设置的默认值和取值范围如下：

表4 超参的默认值以及取值范围
算子	超参(默认值)	取值范围	超参描述
GD: logistic_regression、linear_regression、svm_classification、pca	optimizer = gd（梯度下降法）	gd/ngd（自然梯度下降）	优化器
	verbose = false	T/F	日志显示
	max_iterations = 100	(0, 10000]	最大迭代次数
	max_seconds = 0 (不对运行时长设限制)	[0,INT_MAX_VALUE]	运行时长
	batch_size = 1000	(0, 1048575]	一次训练所选取的样本数
	learning_rate = 0.8	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	学习率
	decay = 0.95	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	权值衰减率
	tolerance = 0.0005	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	公差
	seed = 0（对seed取随机值）	[0, INT_MAX_VALUE]	种子
	just for linear、SVM：kernel = "linear"	linear/gaussian/polynomial	核函数
	just for linear、SVM：components = MAX(2*features, 128)	[0, INT_MAX_VALUE]	高维空间维数
	just for linear、SVM：gamma = 0.5	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	gaussian核函数参数
	just for linear、SVM：degree = 2	[2, 9]	polynomial核函数参数
	just for linear、SVM：coef0 = 1.0	[0, DOUBLE_MAX_VALUE]	polynomial核函数的参数
	just for SVM：lambda = 0.01	(0, DOUBLE_MAX_VALUE)	正则化参数
	just for pca： number_components	（0，INT_MAX_VALUE]	降维的目标维度
GD: multiclass	classifier="svm_classification"	svm_classification\logistic_regression	多分类任务的分类器
Kmeans	max_iterations = 10	[1, 10000]	最大迭代次数
	num_centroids = 10	[1, 1000000]	簇的数目
	tolerance = 0.00001	(0,1]	中心点误差
	batch_size = 10	[1, 1048575]	一次训练所选取的样本数
	num_features = 2	[1, INT_MAX_VALUE]	输入样本特征数
	distance_function = "L2_Squared"	L1\L2\L2_Squared\Linf	正则化方法
	seeding_function = "Random++"	"Random++"\"KMeans\|\|"	初始化种子点方法
	verbose = 0U	{ 0, 1, 2 }	冗长模式
	seed = 0U	[0, INT_MAX_VALUE]	种子
xgboost: xgboost_regression_logistic、 xgboost_binary_logistic、 xgboost_regression_gamma、xgboost_regression_squarederror	n_iter=10	(0, 10000]	迭代次数
	batch_size=10000	(0, 1048575]	一次训练所选取的样本数
	booster="gbtree"	gbtree\gblinear\dart	booster种类
	tree_method="auto"	auto\exact\approx\hist\gpu_hist 注意：gpu_hist参数需要相应的库是GPU版本，否则DB4AI平台不支持该值。	树构建算法
	eval_metric="rmse"	rmse\rmsle\map\mae\auc\aucpr	验证数据的评估指标
	seed=0	[0, INT_MAX_VALUE]	种子
	nthread=1	[0, 100]	并发量
	max_depth=5	(0, MAX_MEMORY_LIMIT]	树的最大深度，该超参仅对树型booster生效。
	gamma=0.0	[0, DOUBLE_MAX_VALUE]	叶节点上进行进一步分区所需的最小损失减少
	eta=0.3	[0, 1]	更新中使用的步长收缩，以防止过拟合
	min_child_weight=1	[0, INT_MAX_VALUE]	孩子节点中所需的实例权重的最小总和
	verbosity=1	0 (silent)\1 (warning)\2 (info)\3 (debug)	打印信息的详细程度
MAX_MEMORY_LIMIT = 最大内存加载的元组数量
GS_MAX_COLS = 数据库单表最大属性数量

模型保存成功，则返回创建成功信息：
```
MODEL CREATED. PROCESSED x
```

查看模型信息。

当训练完成后模型会被存储到系统表gs_model_warehouse中。系统表gs_model_warehouse可以查看到关于模型本身和训练过程的相关信息。

关于模型的详细描述信息以二进制的形式存储在系统表中，用户可用过使用函数gs_explain_model完成对模型的查看，语句如下：

gaussdb=# select gs_explain_model('iris_classification_model');
 DB4AI MODEL
-------------------------------------------------------------
 Name: iris_classification_model
 Algorithm: xgboost_regression_logistic
 Query: CREATE MODEL iris_classification_model
 USING xgboost_regression_logistic
 FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width
 TARGET target_type < 2
 FROM tb_iris_1
 WITH nthread=4, max_depth=8;
 Return type: Float64
 Pre-processing time: 0.000000
 Execution time: 0.001443
 Processed tuples: 78
 Discarded tuples: 0
 n_iter: 10
 batch_size: 10000
 max_depth: 8
 min_child_weight: 1
 gamma: 0.0000000000
 eta: 0.3000000000
 nthread: 4
 verbosity: 1
 seed: 0
 booster: gbtree
 tree_method: auto
 eval_metric: rmse
 rmse: 0.2648450136
 model size: 4613

利用已存在的模型做推断任务。

使用“SELECT”和“PREDICT BY”关键字利用已有模型完成推断任务。

查询语法：SELECT…PREDICT BY…(FEATURES…)…FROM…;
```
gaussdb=# SELECT id, PREDICT BY iris_classification (FEATURES sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width) as "PREDICT" FROM tb_iris limit 3;
 
id  | PREDICT
-----+---------
  84 |       2
  85 |       0
  86 |       0
(3 rows)
```
针对相同的推断任务，同一个模型的结果是大致稳定的。且基于相同的超参数和训练集训练的模型也具有稳定性，同时AI模型训练存在随机成分（每个batch的数据分布、随机梯度下降），所以不同的模型间的计算表现、结果允许存在小的差别。

查看执行计划。

使用explain语句可对“CREATE MODEL”和“PREDICT BY”的模型训练或预测过程中的执行计划进行分析。Explain关键字后可直接拼接CREATE MODEL/ PREDICT BY语句（子句），也可接可选的参数，支持的参数如下：

表5 EXPLAIN支持的参数
参数名	描述
ANALYZE	布尔型变量，追加运行时间、循环次数等描述信息
VERBOSE	布尔型变量，控制训练的运行信息是否输出到客户端
COSTS	布尔型变量
CPU	布尔型变量
DETAIL	布尔型变量，不可用。
NODES	布尔型变量，不可用
NUM_NODES	布尔型变量，不可用
BUFFERS	布尔型变量
TIMING	布尔型变量
PLAN	布尔型变量
FORMAT	可选格式类型：TEXT / XML / JSON / YAML

示例：

gaussdb=# Explain CREATE MODEL patient_logisitic_regression USING logistic_regression FEATURES second_attack, treatment TARGET trait_anxiety > 50 FROM patients WITH batch_size=10, learning_rate = 0.05;
                               QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------
 Train Model - logistic_regression  (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
   ->  Materialize  (cost=0.00..41.08 rows=1776 width=12)
         ->  Seq Scan on patients  (cost=0.00..32.20 rows=1776 width=12)
(3 rows)

异常场景。

训练阶段。

场景一：当超参数的设置超出取值范围，模型训练失败，返回ERROR，并提示错误，例如：

gaussdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients WITH optimizer='aa';
ERROR:  Invalid hyperparameter value for optimizer. Valid values are: gd, ngd.

场景二：当模型名称已存在，模型保存失败，返回ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients;
ERROR:  The model name "patient_linear_regression" already exists in gs_model_warehouse.

场景三：FEATURE或者TARGETS列是*，返回ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES *  TARGET trait_anxiety  FROM patients;
ERROR:  FEATURES clause cannot be *
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
gaussdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET *  FROM patients;
ERROR:  TARGET clause cannot be *

场景四：对于无监督学习方法使用TARGET关键字，或者在监督学习方法中不适用TARGET关键字，均会返回ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment FROM patients;
ERROR:  Supervised ML algorithms require TARGET clause
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression TARGET trait_anxiety  FROM patients;   
ERROR:  Supervised ML algorithms require FEATURES clause

场景五：当进行分类任务时TARGET列的分类只有1种情况，会返回ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7 TARGET cat FROM (SELECT * FROM db4ai_ecoli WHERE cat='cp');
ERROR:  At least two categories are needed

场景六：DB4AI在训练过程中会过滤掉含有空值的数据，当参与训练的模型数据为空的时候，会返回ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# create model iris_classification_model using xgboost_regression_logistic features message_regular target error_level from error_code;
ERROR:  Training data is empty, please check the input data.

场景七：DB4AI的算法对于支持的数据类型是有限制的。当数据类型不在支持白名单中，会返回ERROR，并提示非法的oid，可通过pg_type查看OID确定非法的数据类型，例如：
```
gaussdb=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, cat TARGET cat FROM db4ai_ecoli ;
ERROR:  Oid type 1043 not yet supported
```
场景八：当GUC参数statement_timeout设置了时长，训练超时执行的语句将被终止：执行CREATE MODEL语句。训练集的大小、训练轮数(iteration)、提前终止条件(tolerance、max_seconds)、并行线程数(nthread)等参数都会影响训练时长。当时长超过数据库限制，语句被终止模型训练失败。

模型解析。
- 场景九：当模型名在系统表中查找不到，数据库会报ERROR，例如：
```
gaussdb=# select gs_explain_model("ecoli_svmc");
ERROR:  column "ecoli_svmc" does not exist
```

推断阶段。

场景十：当模型名在系统表中查找不到，数据库会报ERROR，例如：

gaussdb=# select id, PREDICT BY patient_logistic_regression (FEATURES second_attack,treatment) FROM patients;
ERROR:  There is no model called "patient_logistic_regression".

场景十一：当做推断任务FEATURES的数据维度和数据类型与训练集存在不一致，将报ERROR，并提示错误原因，例如：

gaussdb=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES second_attack) FROM patients;
ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 1, expected 2
CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pred
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
gaussdb=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES 1,second_attack,treatment) FROM patients;
ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 3, expected 2
CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pre

DB4AI特性需要读取数据参与计算，不适用于密态数据库等情况。

更多详情请参考GaussDB 文档中心：https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/productdesc/qlh_03_0001.html

posted @ 2024-11-18 14:49 jerrywang1983 阅读(57) 评论(0) 收藏举报

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