Projeto Navi: Adaptador para Interoperabilidade entre Frameworks de Machine Learning

O projeto Navi, escrito em Rust, serve como um adaptador para facilitar a comunicação entre diferentes componentes de machine learning, como TensorFlow, PyTorch e ONNX (Open Neural Network Exchange). ONNX é um formato open-source desenvolvido pela Microsoft e Facebook para representar modelos de machine learning, facilitando a interoperabilidade entre diferentes frameworks de deep learning.

Explicação e Código de Exemplo

Objetivo do Navi

O objetivo do Navi é criar uma camada de adaptação que permita aos modelos de machine learning, treinados em diferentes frameworks, serem carregados e utilizados de maneira eficiente e integrada. Isso pode ser especialmente útil em ambientes de produção onde a flexibilidade e a interoperabilidade são essenciais.

Estrutura do Navi

O Navi pode ser estruturado para:

1. Carregar modelos em diferentes formatos (TensorFlow, PyTorch, ONNX).
2. Converter entre formatos se necessário.
3. Executar inferências utilizando esses modelos.

Código de Exemplo em Rust

Vamos criar uma implementação simplificada do Navi em Rust. Este exemplo não cobrirá todas as funcionalidades possíveis, mas fornecerá uma base para entender como a interoperabilidade pode ser gerida.

Dependências

Primeiro, precisamos adicionar as dependências necessárias no Cargo.toml. Para este exemplo, vamos usar crates fictícios para TensorFlow, PyTorch e ONNX. Na prática, você usaria crates reais disponíveis no ecossistema Rust.

[package]
name = "navi"
version = "0.1.0"
edition = "2018"

[dependencies]
tensorflow = "0.15.0"
tch = "0.4.0"  # PyTorch bindings for Rust
onnx = "0.0.1"  # Fictitious ONNX crate for demonstration

Implementação

A seguir, vamos criar um módulo em Rust que carrega modelos de diferentes frameworks e realiza inferências.

use tensorflow::Graph;
use tensorflow::Session;
use tensorflow::SessionOptions;
use tensorflow::SessionRunArgs;
use tch::{nn, vision, Tensor};
use onnx::Model; // Fictitious crate for ONNX

pub struct Navi {
    tf_session: Option<Session>,
    pt_model: Option<nn::VarStore>,
    onnx_model: Option<Model>,
}

impl Navi {
    pub fn new() -> Self {
        Navi {
            tf_session: None,
            pt_model: None,
            onnx_model: None,
        }
    }

    pub fn load_tensorflow_model(&mut self, model_path: &str) {
        let mut graph = Graph::new();
        let proto = std::fs::read(model_path).unwrap();
        graph.import_graph_def(&proto, &()).unwrap();
        let session = Session::new(&SessionOptions::new(), &graph).unwrap();
        self.tf_session = Some(session);
    }

    pub fn load_pytorch_model(&mut self, model_path: &str) {
        let vs = nn::VarStore::new(tch::Device::Cpu);
        vs.load(model_path).unwrap();
        self.pt_model = Some(vs);
    }

    pub fn load_onnx_model(&mut self, model_path: &str) {
        let model = Model::from_path(model_path).unwrap();
        self.onnx_model = Some(model);
    }

    pub fn run_tensorflow_inference(&self, input: tensorflow::Tensor<f32>) -> tensorflow::Tensor<f32> {
        let session = self.tf_session.as_ref().unwrap();
        let mut args = SessionRunArgs::new();
        // Adicionar entradas e saídas conforme necessário
        args.add_feed(&input, 0, &input);
        session.run(&mut args).unwrap();
        args.fetch::<tensorflow::Tensor<f32>>(0).unwrap()
    }

    pub fn run_pytorch_inference(&self, input: Tensor) -> Tensor {
        let vs = self.pt_model.as_ref().unwrap();
        // Assumindo um modelo simples carregado
        let model = nn::seq().add(nn::linear(vs.root(), 784, 10, Default::default()));
        model.forward(&input)
    }

    pub fn run_onnx_inference(&self, input: onnx::Tensor<f32>) -> onnx::Tensor<f32> {
        let model = self.onnx_model.as_ref().unwrap();
        // Assumindo que a API fictícia tem um método run
        model.run(input)
    }
}

fn main() {
    let mut navi = Navi::new();
    navi.load_tensorflow_model("path/to/tensorflow_model.pb");
    navi.load_pytorch_model("path/to/pytorch_model.pt");
    navi.load_onnx_model("path/to/onnx_model.onnx");

    // Exemplo de inferências
    let tf_input = tensorflow::Tensor::<f32>::new(&[1, 784]).with_values(&[0.0; 784]).unwrap();
    let tf_output = navi.run_tensorflow_inference(tf_input);
    println!("{:?}", tf_output);

    let pt_input = Tensor::zeros(&[1, 784], tch::kind::FLOAT_CPU);
    let pt_output = navi.run_pytorch_inference(pt_input);
    println!("{:?}", pt_output);

    let onnx_input = onnx::Tensor::<f32>::new(vec![1, 784], vec![0.0; 784]);
    let onnx_output = navi.run_onnx_inference(onnx_input);
    println!("{:?}", onnx_output);
}

Explicação do Código

1. Estrutura Navi:
• Armazena sessões ou modelos carregados para TensorFlow, PyTorch e ONNX.
2. Métodos de Carregamento de Modelos:
• load_tensorflow_model: Carrega um modelo TensorFlow de um arquivo .pb.
• load_pytorch_model: Carrega um modelo PyTorch de um arquivo .pt.
• load_onnx_model: Carrega um modelo ONNX de um arquivo .onnx.
3. Métodos de Inferência:
• run_tensorflow_inference: Executa a inferência usando o modelo TensorFlow carregado.
• run_pytorch_inference: Executa a inferência usando o modelo PyTorch carregado.
• run_onnx_inference: Executa a inferência usando o modelo ONNX carregado.

Considerações

1. Crates Fictícios: A crate onnx usada no exemplo é fictícia para fins de demonstração. Você precisará encontrar ou implementar uma crate real para trabalhar com ONNX em Rust.
2. Integração Real: Para integrar de verdade, você deve assegurar que todas as dependências são corretamente resolvidas e os modelos são compatíveis entre si.
3. Performance: A interoperabilidade pode impactar a performance. É importante otimizar o código para uso em produção.

Conclusão

O projeto Navi é uma camada de adaptação que facilita a interoperabilidade entre diferentes frameworks de machine learning. A implementação em Rust apresentada acima ilustra como carregar e executar modelos de TensorFlow, PyTorch e ONNX, proporcionando flexibilidade para usar o melhor de cada framework conforme necessário.