es自2020年的8.x版本以来，就提供了机器学习的能力。我们可以使用es官方提供的工具eland，将hugging face上的NLP模型，上传到es集群中。利用es的机器学习模块，来运维部署管理模型。配合es的管道处理，来更加便捷的处理数据。但是在国内操作，根据官方文档或者根据官方博客操作，有无穷无尽的坑。看着官方的文档写的很清楚，实际上操作的时候，还是操作不下来。这里写一个闭坑指南。在你上车体验ES的机器学习之前，看看我这篇文章，肯定是会有收获的。因为我已经花了时间，踩了坑，并解决了它。
上传模型存在的坑
- 第一个坑是，es的机器学习，是收费的功能，白金版才能使用。这里需要开启试用才能用（试用期限为一个月）。如果只是体验，一个月已经足够了。体验效果不错，就可以找老板花钱了。（不过网上也有很多绿色的方案，可以用，不推荐，有法律风险，特别是商用）
- 开启白金试用，需要开启xpack安全认证，开启用户认证，在kibana上登录的时候，要使用elastic用户登录，否则无法开启试用，会告诉你无权限。
- 网络环境问题。如果你能开启科学上网，肯定可以避免问题。但是即使有科学上网，也只是体验一下。并不是生产实践方案，生产环境通常都是在内网环境下，即使能上网，也肯定是在国内网络环境下。这会有各种各样的问题。所以要做我们就做生产环境版本，要做就做离线版本。举一个最简答的例子，国内的网络，很难访问huggingface，去拉取模型。
这里是我直接使用eland，上传模型的时候遇到的错误。
docker run -it -v /u01/isi/.cache/huggingface/hub/:/usr/local/bin/eland_import_hub_model --rm elastic/eland \ eland_import_hub_model \ --url http://elastic:123123@10.99.100.49:9200 \ --hub-model-id sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 \ --task-type text_embedding \ --start报错为无法访问huggingface.co 国内域名污染导致的。如果可以挂代理，可以解决。如果没有代理，则看下边离线安装版本
2023-11-22 09:40:30,738 INFO : Establishing connection to Elasticsearch 2023-11-22 09:40:30,751 INFO : Connected to cluster named 'es' (version: 8.8.0) 2023-11-22 09:40:30,752 INFO : Loading HuggingFace transformer tokenizer and model 'sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1' 'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/tokenizer_config.json (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f50eb16cc10>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/tokenizer_config.json 2023-11-22 09:40:41,125 WARNING : 'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/tokenizer_config.json (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f50eb16cc10>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/tokenizer_config.json 'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/config.json (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f50eb16cfd0>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/config.json 2023-11-22 09:40:51,583 WARNING : 'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/config.json (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f50eb16cfd0>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/resolve/main/config.json Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/utils/hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/huggingface_hub/utils/_validators.py", line 118, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/huggingface_hub/file_download.py", line 1291, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/eland_import_hub_model", line 219, in <module> tm = TransformerModel(model_id=args.hub_model_id, task_type=args.task_type, es_version=cluster_version, quantize=args.quantize) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/eland/ml/pytorch/transformers.py", line 613, in __init__ self._tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained( File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/transformers/utils/hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. - 官方指定的向es中导入NLP模型的工具是Eland，下载和构建镜像也是有网络问题，这里需要指定国内的镜像源。
- 关于从hugging face上拉取NLP模型的问题。使用eland，它可以根据我们指定的模型id，去hugging face上拉取模型，但是还是国内的网络环境问题，死活拉不下来。因为无法访问huggingface域名。
- 目前，截止到2023年12月2号为止。es所谓的机器学习能力，仅支持文本类操作的模型。官方一直在说拥有跨模态的能力。实际上es并不支持，将图片转向量的模型导入到es中（例如常用的CLIP多模态模型，其实它是两部分，双塔模型，一个是将图片做embedding，转成向量。另一个模型是将我们的文本内容做embedding转为向量。其中图片转向量的模型，在es中是不支持上传的，文本转向量的模型是可以上传的）。如下所示，上传clip 将图片转为向量的模型。会报错
docker run -it -v /u01/isi/.cache/huggingface/hub/sentence-transformers/clip-vit-base-patch32:/eland/sentence-transformers/clip-vit-base-patch32 --rm elastic/eland \
eland_import_hub_model \
--url http://elastic:123123@10.99.100.49:9200 \
--hub-model-id sentence-transformers/clip-vit-base-patch32 \
--task-type text_embedding \
--start报错如下
准备工作
1. 需要搭建一个8.8以上版本的ES集群。默认会开启安全访问认证，不要关它。
2. 使用源码构建eland工具
3. 从huggingface上，离线下载NLP模型
4. 将模型上传到构建eland的服务器上
安装Elasticsearch 和kibana
这里参看以下文章，跟着搭建集群就可以了（其实我整个导入的过程，也是参考的这篇文章，只是在国内安装，遇到了上述的坑）。
Elasticsearch：如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索_es 相似度查询_Elastic 中国社区官方博客的博客-CSDN博客
搭建的es版本>=8.8.0 ，一定要开安全认证，不然无法开启机器学习的试用，无法导入模型
需要kibana
开启试用
可以看到模型
安装准备Eland
eland是如何工作的
Eland 可以从huggingFace上，把模型下载下来，并上传导es中。如下图所示
应该如何安装eland
这里提供在线的方式，和离线的方式。
Eland 可以通过 pip 从 PyPI 安装
在安装之前，我们需要安装好自己的 Python。
$ python --version
Python 3.10.2
可以使用 Pip 从 PyPI 安装 Eland：
python -m pip install eland可以使用 Conda 从 Conda Forge 安装 Eland
conda install -c conda-forge elandDocker容器的方式来使用它
希望在不安装 Eland 的情况下使用它，为了只运行可用的脚本，可以构建 Docker 容器。个人认为这种方式是最符合生产环境的部署方式。易交付。可以移植，不依赖网络环境，可以提前构件好，然后将eland镜像导入。
第一步需要需要在有网的环境下，下载源码。可以将源码上传到有docker环境的服务器上。（如果没有docker环境，可以以最简单的方式来安装docker，这里就不提供方法了，可以网上搜搜文章，是在不行麻烦麻烦运维同事）
# 下载源码
git clone https://github.com/elastic/eland
# 这里可以把源码上传到有docker环境的，且能够访问到es集群的服务器上。
cd eland
这里注意，因为是在国内，我们先pass掉挂代理的事情（并不一定每个人都能挂代理）
这里需要先编辑一下dockerFile，添加指定国内的源。添加如下一行
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir --disable-pip-version-check .[all] -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
#然后构建镜像
docker build -t elastic/eland .
在huggingface上下载所需的NLP模型
在huggingface上找到该模型。（这里可以根据自己的需求，找到合适的模型）这里我以CLIP的模型为例（这个是clip中做文本embedding的模型），来下载。
https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1/tree/main
全部下载下来
然后上传到有eland的服务器上
使用eland 将离线模型导入到es集群中
我是以docker的方式来运行eland的。
这次主要是加里一个数据卷，我把下载后的模型，放在了 /u01/isi/.cache/huggingface/hub/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 下，然后加了一个数据拒卷。把模型映射到了容器中。这里因为服务器无法访问huggingface去拉取模型。所以用离线的方式。eland，会在运行过程中，检查本地有没有模型，如果有模型，就不用去huggingface上拉取了。
注意eland的挂载目录，docker中映射的是/eland/目录，这样才能读到本地下载好的模型！
docker run -it -v /u01/isi/.cache/huggingface/hub/:/eland/ --rm elastic/eland \
eland_import_hub_model \
--url http://elastic:123123@10.99.100.49:9200 \
--hub-model-id sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 \
--task-type text_embedding \
--start
可以看到，这里已经成功的导入模型了。
然后在kiabna上，找到模型管理，刷新一下。
已经成功刷新了出来
测试使用模型
对内容进行文本嵌入，在kiban上执行以下内容。点击D旁边的菜单栏，找到 Dev tools
POST _ml/trained_models/sentence-transformers__clip-vit-b-32-multilingual-v1/_infer
{
"docs" : [
{"text_field": "Yellow mountain is the most beautiful mountain in China"}
]
}可以看到成功，应用模型，将文本内容，转成了向量。
![[数据结构]红黑树的定义以及添加原则](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/194e45f2dd2c4e71992cb56f7be120f9.png)
