你想学习前端智能化吗？从 Pipcook 开始吧！-阿里云开发者社区

作者 | 刘亚中 (雷姆)

大家好，今天为大家正式介绍下 Pipcook，它是淘系技术部 D2C 团队研发的一款面向前端开发者的机器学习应用框架，我们希望 Pipcook 能成为前端人员学习和实践机器学习的一个平台，从而推进前端智能化的进程。

本篇文章的目的也是希望大家在阅读后，能了解到 Pipcook 已经做了哪些，以及想要做到哪些后，从而号召对前端智能化有想法和有代码的同学们一起加入，让前端智能化朝着我们想象中的样子演进。

为什么会有 Pipcook?

从上面的图中，可以看到 imgcook、idaecook、reviewcook 等等，它们统称为前端智能化项目，比如 ideacook，解决的是如何从产品文档生成产品代码的场景、imgcook 解决的是如何从视觉稿生成业务代码的问题，而 reviewcook 则是帮助我们解决一些代码上线前的智能化回归验证。

那么 Pipcook 的定位就是为上述这些智能化项目提供夯实可靠的机器学习平台，让前端人员就能完成上面提到的那些事情。

那么，在你决定开始使用 Pipcook 之前，不妨先问一下自己下面几个问题：

你是否想了解机器学习？
你是否想自己动手训练一个模型？
你是否想自己部署你的模型？
你是否想掌握不断优化自己模型的能力？

如果你有上面的想法的话，那么就可以继续了解 Pipcook 了，因为 Pipcook 也正是为了帮助前端开发者解决这些问题的。

灵活、丰富的 Pipeline

看到这里，你可以会懵到底什么是 Pipeline，不过没关系，我们先从一个例子开始：


{
  "plugins": {
    "dataCollect": {
      "package": "@pipcook/plugins-mnist-data-collect",
      "params": {
        "trainCount": 8000,
        "testCount": 2000
      }
    },
    "dataAccess": {
      "package": "@pipcook/plugins-pascalvoc-data-access"
    },
    "dataProcess": {
      "package": "@pipcook/plugins-image-data-process",
      "params": {
        "resize": [28,28]
      }
    },
    "modelDefine": {
      "package": "@pipcook/plugins-tfjs-simplecnn-model-define"
    },
    "modelTrain": {
      "package": "@pipcook/plugins-image-classification-tfjs-model-train",
      "params": {
        "epochs": 15
      }
    },
    "modelEvaluate": {
      "package": "@pipcook/plugins-image-classification-tfjs-model-evaluate"
    }
  }
}

上面的 JSON 就是我们称为一个 Pipeline 的东西，这也是 Pipcook 中的 “Pip” 的来源，我们希望每个应用就是由不同的 Pipeline 组成的，然后我们针对机器学习的流程，将 Pipeline 分为了不同的阶段，并且在每个阶段提供了不同的插件，这样做的好处是可以随时更换不同的插件以快速地获得结果，同时也隐藏掉了插件下面的技术和算法细节，从而降低 Pipeline 使用者的心智负担，大家只需要知道每个插件是做什么的就可以了。

上图就是 Pipcook 中一个常规 Pipeline 的流程，他们分别是：

Data Collect：用于收集你要用于机器学习训练的数据，比如图片、文本、音频等；
Data Access：用于将上一个阶段收集的数据转换为模型可以接收的样本集；
Data Process：对样本的数据做一些额外的处理，比如图片尺寸的统一、把图片变为灰度图、文本向量化等；
Model Define：用于定义你用来训练的模型；
Model Load：除了可以定义模型外，我们也提供了 Model Load 插件用于加载已经训练好的模型；
Model Train：将 Data Process / Data Access 的样本，用来训练之前在 Model Define 定义好的模型；
Model Evaluate：一般在模型训练完成后，都会需要评估模型的效果如何，就跟我们的单元测试一样；
Model Deploy：最后模型评估结果如果是可以接受的话，那么就能将这个模型部署上线了，这个阶段的插件就是帮助大家完成模型的部署；

稳定、可靠的前端机器学习生态

前面说完了 Pipeline，接下来说一下插件，Pipcook 为每个插件会提供独立的运行时，在这个运行时中，我们特别增加了一种通过 JavaScript 调用到 Python 的能力——Boa。


const boa = require('@pipcook/boa');
const fs = require('fs');
const glob = require('glob').sync;
const acorn = require('acorn');

const { set, len, list } = boa.builtins();
const { DBSCAN } = boa.import('sklearn.cluster');
const { word2vec } = boa.import('gensim.models');

const cwd = process.cwd();
let files = [];
files = files.concat(glob(cwd + '/lib/**/*.js'));

const sentences = [];
const vec2word = {};
const samples = files
  .map((f) => fs.readFileSync(f))
  .map((s) => {
    let ast;
    try { ast = acorn.parse(s); } catch (e) {
      console.error('just ignore the error');
    }
    return ast;
  })
  .filter((ast) => ast !== undefined)
  .reduce((list, ast) => {
    const fn = ast.body.filter((stmt) => stmt.type === 'FunctionDeclaration');
    list = list.concat(fn);
    return list;
  }, []);

samples.forEach((sample) => sentences.push([ sample.id.name ]));

const { wv } = word2vec.Word2Vec(sentences, boa.kwargs({
  workers: 1,
  size: 2,
  min_count: 1,
  window: 3,
  sg: 0
}));

const X = sentences
  .map((s) => wv.__getitem__(s)[0])
  .map((v, i) => {
    const r = [ v[0] * 100, v[1] * 100 ];
    vec2word[r] = samples[i].id.name;
    return r;
  });

const db = DBSCAN(boa.kwargs({ eps: 0.9 })).fit(X);
const labels = db.labels_;
const n_noise_ = list(labels).count(-1);
const n_clusters_ = len(set(labels));
console.log(n_noise_, n_clusters_, set(labels));

上面的代码完成了以下操作：

通过 acorn 库（JavaScript）来解析给定的 JavaScript 代码，获取所有的函数名；
通过调用 genmis.models 库（Python）中的 Word2Vec 来将步骤1的函数名转为向量表示；
通过调用 sklearn.cluster 库（Python）中的 DBSCAN 来完成将函数名进行分类的任务；

可以看到，通过 @pipcook/boa 我们将 Python 生态与 Node.js 生态几乎完美地结合在了一起，最后完成对给定文件内的函数名分类（聚类）的机器学习任务，更多关于 Boa 的文章可以从下面的文章中了解：

Boa：在 Node.js 中使用 Python

这篇文章中，我们主要为大家解释一个疑惑，那就是通过 Boa 调用 Python，和直接使用 Python 代码，到底会不会导致性能很差？我们的回答是不会，而且至少是跟纯 Python 代码保持几乎一致的性能。

上面的图就是为了说明这个问题而画的。无论对于 Boa 还是 Python 来说，最下面一层都是 Python Objects，这里包含了 Python 中所有函数的定义、变量的定义以及操作符的定义等等，然后对于 Python 代码来说，就是通过它自己的解释器将 Python 代码转换成对 Python Objects C API 的调用。

对于 Boa 来说，也是一样的，由 V8 完成对 JavaScript 代码的解析，然后再将对应的操作映射到 Python Objects，因此两者的差异就在于 v8 和 Python Interrupter 对于各自代码的执行效率了，那么对于这一点来说，Python 和 JavaScript 都有各自的优化策略和方法，所以几乎是不相伯仲的。

其实这里想表达的是，虽然听上去是要从 JavaScript 调用到 Python，但其实从实现的机制来说，并非将 JavaScript 转成 Python 代码，然后再由 Python 解释器执行，而是直接与 Python 中的对象打交道，这样也就减少了中间那层额外的开销，所以大家可以放心使用。

在性能问题解决之后，我们再说一下 Boa 对于前端智能化的意义，它将意味着我们不再需要像 nodejieba 或者是其他这样的桥接库了，Boa 就像一扇通往机器学习新世界的大门，从此 JavaScript 的世界中，可以以非常低的成本就能够使用到最成熟、最前沿的机器学习生态了。

未来-面向前端开发者的应用框架

通过 Pipeline 以及 Boa，Pipcook 已经可以为开发者在机器学习道路上贡献不少基石了，但我们认为这——仍然远远不够，核心的门槛问题并没有得到解决，比如使用 Pipeline 部署了一个模型后，然后呢？比如使用 Boa 参照 sklearn 的例子完成了一个机器学习算法的开发，然后呢？

模型的效果不好，开发者如何优化？样本到底有没有问题？为什么我的这个模型最后的评估结果那么低？这些对于毫无基础的前端工程师来说，都是难以解决的问题，而这些问题将大部分的前端开发者拦在了机器学习之外。

因此在 Pipcook 正式发布 1.0 版本时，我们将引入一个 PipApp 的概念，即——机器学习应用框架，它跟 Vue、React、Angular 一样，就是帮助我们完成应用开发的，只不过它面向的是机器学习的应用。

我们还是先来看一段代码：

在 PipApp 中，我们通过 TypeScript 的类型系统，为每个涉及到机器学习的模块都声明了 ml.Function 类型，并通过 ml.create(fn) 函数创建，然后在创建的时候，可以在 fn 中使用机器学习的 API，最后只需要在任何的 Node.js 函数中调用创建的函数就可以了。

在写好代码后，先别着急运行，因为直接通过 ts-node/node 是无法成功执行的，因为机器学习本身是分为训练和预测两个阶段，但是在代码中我们并没有看到训练相关的代码，这是为什么呢？

原因是 PipApp 都封装在了 Pipcook 的命令中了，如下：

$ pipcook train example.ts --epoch=15 --sample_path=...
...
generated the model at example.ts.im
...
$ pipcook try example.ts
$ pipcook deploy example.ts --eas-config=...

正如上面的命令，我们将机器学习中的训练和预测都封装起来了，这样用户在写一个机器学习应用的时候，只需要关心我要做什么事，以及如何跟 Node.js 其他的功能集成起来，就像今天比如要使用 Node.js 写一个 PDF 的渲染服务，那么你需要做的就是调用 PDF 的渲染库，然后将它们与你的服务器路由集成起来。

那么未来的前端机器学习应用也是如此，通过 PipApp 表达你要做的机器学习任务类型和数据类型，然后 Pipcook 将会辅助你一步步完成从数据收集、数据处理、模型训练到最后 ML 应用部署。

在现有的 Pipcook 1.0 规划中，我们计划增加 NLP 和 Vision 的能力到我们的 PipApp API 中，大家如果感兴趣可以到我们的 issue#33 中参与讨论。

如何加入 Pipcook

如果你坚持读到了这里，一定是对于机器学习和 Pipcook 产生了一定的兴趣，那么我们非常欢迎你加入到我们的技术演进中来，贡献你的一份力量！

上图中，我们把几个关键节点已经明确地标注出来：

如果你对于定义机器学习应用框架感兴趣，那么可以从 PipApp 入手
如果你对于 Pipeline，还有机器学习工程框架感兴趣，可以从 Pipcook Client SDK 入手
如果你对于 Boa 以及提供稳定可靠的机器学习生态感兴趣的，那么可以从我们的 Plugin API 入手

另外，我们也整理了一些 Issue 方便你快速参与进来：

如果你想参与我们架构设计的讨论及实现，那么可以看这里：https://github.com/alibaba/pipcook/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Ameta
如果你想参与代码贡献，我们提供了 Good first issue：https://github.com/alibaba/pipcook/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22

最后，也非常欢迎你加入到我们的 Pipcook Community 群里一起畅所欲言：

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