চিত্র বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য Apache Spark-এর UDF-এর ব্যবহারের সাথে SparkContext সমস্যা সমাধান করা

অ্যাপাচি স্পার্কের ইউডিএফ-এ স্পার্ক কনটেক্সট ত্রুটির পেছনের রহস্য উদঘাটন করা

সাথে কাজ করছে অ্যাপাচি স্পার্ক এবং PySpark প্রায়ই বৃহৎ-স্কেল ডেটা কাজগুলি পরিচালনা করতে বিতরণ করা কম্পিউটিং ব্যবহার করে। কিন্তু কখনও কখনও, জিনিসগুলি পরিকল্পনা অনুযায়ী যায় না। একটি সাধারণ সমস্যা অনেক ডেটা বিজ্ঞানীর সম্মুখীন হয়, বিশেষ করে কল করার সময় ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDFs), কুখ্যাত "SparkContext শুধুমাত্র ড্রাইভারে ব্যবহার করা যেতে পারে" ত্রুটি।

চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মতো জটিল ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার সময় এই ত্রুটিটি বিশেষত হতাশাজনক হতে পারে, যেখানে কাজগুলি একাধিক কর্মীদের মধ্যে বিভক্ত হয়। চিত্র বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের মতো পরিস্থিতিতে, কেন SparkContext এইভাবে আচরণ করে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। 💻

এই নিবন্ধে, আমি আপনাকে পাইটর্চে ResNet মডেলের সাথে জড়িত একটি উদাহরণের মাধ্যমে নিয়ে যাব। UDF-এর মধ্যে ক্রিয়াকলাপগুলিকে সিরিয়ালাইজ করার চেষ্টা করার সময় কেন SparkContext সমস্যা তৈরি করে তা আমরা অন্বেষণ করব, যা রানটাইম ত্রুটির দিকে পরিচালিত করে। এর মাধ্যমে, আমি স্পার্কের সাথে মসৃণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করতে ত্রুটির চারপাশে কাজ করার কৌশলগুলিও ভাগ করব।

আপনি যদি স্পার্ক এ একটি এমএল পাইপলাইন তৈরি করার সময় এই সমস্যার সম্মুখীন হয়ে থাকেন তবে আপনি একা নন! এই ত্রুটি এড়াতে এবং বিতরণ করা পরিবেশে স্পার্ক UDF-এর মসৃণ ক্রিয়াকলাপ নিশ্চিত করার জন্য আমরা ব্যবহারিক সমাধান খুঁজতে গিয়ে আমার সাথে থাকুন। 🚀

ডিপ লার্নিং মডেলের সাথে স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশনের সমস্যা সমাধান করা

সাথে কাজ করার সময় অ্যাপাচি স্পার্ক, ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং প্রায়ই ক্রিয়াকলাপের গতি বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে বড় আকারের ইমেজ প্রসেসিংয়ের মতো কাজে। যাইহোক, স্পার্ক কিছু বিধিনিষেধ আরোপ করে, বিশেষ করে এর উপর স্পার্ক কনটেক্সট. উপরের স্ক্রিপ্টগুলিতে, একটি ডেটাফ্রেমের প্রতিটি সারির জন্য চিত্রগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে একটি UDF-এর মধ্যে ResNet গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করা হয়৷ এই পদ্ধতিটি একটি SparkContext সীমাবদ্ধতাকে আঘাত করে: SparkContext শুধুমাত্র ড্রাইভার নোডে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং কর্মী নোডগুলিতে চলমান কোডের মধ্যে নয়, এই কারণেই কোডটি একটি ত্রুটি নিক্ষেপ করে। প্রাথমিক সমাধানে স্পার্ক সেশন, ইমেজ প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ, এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পরিচালনা করার জন্য একটি ImageVectorizer ক্লাস তৈরি করা জড়িত। এই কাজগুলিকে একটি ক্লাসে কেন্দ্রীভূত করার মাধ্যমে, আমরা কোডটি মডুলার এবং মানিয়ে নিতে সক্ষম। 💻

প্রথম স্ক্রিপ্টে, ImageVectorizer ক্লাস একটি স্পার্ক সেশন শুরু করে এবং PyTorch, একটি জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং লাইব্রেরি থেকে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত ResNet মডেল লোড করে। আকার পরিবর্তন এবং স্বাভাবিককরণ সহ প্রয়োগের একটি সেটের সাথে, প্রতিটি চিত্রকে মডেলের জন্য একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে রূপান্তর করা যেতে পারে। extract_features পদ্ধতিটি সংজ্ঞায়িত করে যে প্রতিটি চিত্র কীভাবে প্রক্রিয়া করা হয়: প্রথমে, চিত্রটি পড়া হয়, প্রি-প্রসেস করা হয়, তারপর উচ্চ-স্তরের বৈশিষ্ট্য ভেক্টর বের করার জন্য ResNet মডেলের মাধ্যমে পাস করা হয়। যাইহোক, এই পদ্ধতিটি স্পার্ককনটেক্সট সিরিয়ালাইজেশন ইস্যুতে আঘাত করে কারণ UDF সরাসরি কর্মীদের কাজের মধ্যে স্পার্ক উপাদানগুলি অ্যাক্সেস করার চেষ্টা করে। কারণ PySpark বিতরণ করা নোডগুলিতে চালানোর জন্য ResNet মডেলটিকে সিরিয়ালাইজ করতে পারে না, এটি একটি রানটাইম সমস্যা তৈরি করে।

এটি সমাধান করার জন্য, দ্বিতীয় পদ্ধতিটি স্পার্ক ব্যবহার করে সম্প্রচার ভেরিয়েবল, যা প্রতিটি কর্মীকে শুধুমাত্র একবার ডেটা বা বস্তু বিতরণ করে। ResNet মডেল সম্প্রচার করা মডেলটিকে প্রতিটি কর্মী নোডে সংরক্ষণ করার অনুমতি দেয় এবং প্রতিটি UDF কলে পুনরায় আরম্ভ করা প্রতিরোধ করে। তারপরে সম্প্রচার মডেলটি চিত্র বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের সময় উল্লেখ করা হয়, সেটআপটিকে আরও দক্ষ এবং মাপযোগ্য করে তোলে। এই পদ্ধতিটি উল্লেখযোগ্যভাবে সম্পদের ব্যবহার হ্রাস করে এবং স্পার্ক কনটেক্সট ত্রুটি এড়ায় নিশ্চিত করে যে স্পার্ক শুধুমাত্র ড্রাইভারের প্রয়োজনীয় উপাদানগুলি অ্যাক্সেস করে, শ্রমিকদের উপর নয়। ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবলগুলি বিশেষভাবে উপযোগী হয় যখন সমান্তরালভাবে বড় ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করা হয়, যা বিতরণ করা চিত্র বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টটিকে আদর্শ করে তোলে।

ব্রডকাস্ট মডেল ব্যবহার করার জন্য UDF ফাংশন সামঞ্জস্য করার পরে, আমরা একটি UDF সংজ্ঞায়িত করি যা ডেটাফ্রেমের প্রতিটি সারিতে রূপান্তর প্রয়োগ করে। স্ক্রিপ্টগুলি বিভিন্ন পরিবেশে কাজ করে কিনা তা যাচাই করতে, ইউনিট পরীক্ষার জন্য একটি তৃতীয় স্ক্রিপ্ট প্রদান করা হয় পাইটেস্ট. এই স্ক্রিপ্টটি বাইনারি ইমেজ ডেটা পরিচালনা করার, রূপান্তর পাইপলাইন চালানো এবং একটি সঠিক আকারের বৈশিষ্ট্য ভেক্টর আউটপুট করার ফাংশনের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। পরীক্ষা স্থাপনের আগে প্রতিটি উপাদানের ফাংশন যাচাই করে নির্ভরযোগ্যতার আরেকটি স্তর যোগ করে। 📊 ইউনিট পরীক্ষাগুলি বিতরণ করা পরিবেশে বিশেষভাবে মূল্যবান, কারণ তারা নিশ্চিত করে যে কোড পরিবর্তনগুলি নোড জুড়ে অনিচ্ছাকৃত সমস্যাগুলি প্রবর্তন করে না।

বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এই পদ্ধতিগুলি সমান্তরালভাবে জটিল চিত্র ডেটা পরিচালনা করার জন্য স্পার্কের ক্ষমতা বাড়ায়, এটি মেশিন লার্নিং এবং এআই প্রকল্পগুলিতে বিশাল ইমেজ ডেটাসেটের সাথে কাজ করা সম্ভবপর করে তোলে। ব্রডকাস্ট মডেল, ইউডিএফ, এবং টেস্টিং ফ্রেমওয়ার্কগুলি এই ওয়ার্কফ্লোগুলিকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই সমাধানগুলি নমনীয়তা, পরিমাপযোগ্যতা, এবং বৃহৎ-স্কেল ডেটা প্রক্রিয়াকরণে নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে আসে — বিতরণ করা মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে সামঞ্জস্যপূর্ণ, উচ্চ-মানের ফলাফল অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

# Import required libraries
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
from io import BytesIO
# Define the class to initialize Spark session and ResNet model
class ImageVectorizer:
    def __init__(self):
        # Initialize SparkSession
        self.spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
        # Load pre-trained ResNet model
        self.resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)
        self.resnet_model.eval()
        # Define image transformation pipeline
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    def extract_features(self, image_binary):
        # Convert image binary to tensor and extract features
        image = Image.open(BytesIO(image_binary))
        image = self.transform(image).unsqueeze(0)
        with torch.no_grad():
            features = self.resnet_model(image)
        return features.squeeze().numpy().tolist()
    def process_images(self, image_df):
        # Register a non-Spark UDF to call extract_features function
        extract_features_udf = udf(lambda x: self.extract_features(x), ArrayType(FloatType()))
        return image_df.withColumn("features", extract_features_udf(image_df["content"]))

# Import required libraries
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
from io import BytesIO
# Initialize Spark session and broadcast model
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)
resnet_model.eval()
bc_resnet_model = spark.sparkContext.broadcast(resnet_model)
# Define transformation pipeline separately
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                     std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# Define feature extraction function using broadcast model
def extract_features(image_binary):
    image = Image.open(BytesIO(image_binary))
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        features = bc_resnet_model.value(image)
    return features.squeeze().numpy().tolist()
# Register UDF
extract_features_udf = udf(extract_features, ArrayType(FloatType()))

# Import pytest for unit testing
import pytest
import numpy as np
@pytest.fixture
def mock_image_binary():
    # Provide a sample image in binary format
    with open('test_image.jpg', 'rb') as f:
        return f.read()
def test_extract_features(mock_image_binary):
    # Initialize ImageVectorizer and call extract_features function
    vectorizer = ImageVectorizer()
    result = vectorizer.extract_features(mock_image_binary)
    assert isinstance(result, list)
    assert len(result) == 2048

চিত্র প্রক্রিয়াকরণের জন্য স্পার্ক ইউডিএফ-এর সাথে সিরিয়ালাইজেশন চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা

ব্যবহার করার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ অ্যাপাচি স্পার্ক যেমন উন্নত কাজের জন্য ছবি প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDFs) এর সাথে কাজ করার সময় মসৃণ সিরিয়ালাইজেশন নিশ্চিত করছে। যেহেতু স্পার্ক সহজাতভাবে বিতরণ করা হয়, স্পার্ক ইউডিএফ-এর মধ্যে কাজগুলি প্রক্রিয়াকরণের জন্য কর্মী নোডগুলিতে পাঠানো হয়, যা জটিল মেশিন লার্নিং মডেলের মতো অ-ক্রমিকযোগ্য বস্তু জড়িত থাকলে সমস্যাগুলি উত্থাপন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, PyTorch থেকে ResNet মডেলটি নেটিভভাবে সিরিয়ালাইজেবল নয়, যার অর্থ "SparkContext শুধুমাত্র ড্রাইভারে ব্যবহার করা যেতে পারে" ত্রুটি এড়াতে Spark-এর মধ্যে সাবধানে পরিচালনা করা প্রয়োজন।

সিরিয়ালাইজেশন একটি বাধা হয়ে দাঁড়ায় কারণ স্পার্ক ইউডিএফ-এ উল্লেখ করা সমস্ত উপাদান, স্পার্ককনটেক্সট সহ সরাসরি কর্মী নোডগুলিতে বিতরণ করার চেষ্টা করে। এই সীমাবদ্ধতা এই কারণেই আমরা একটি ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল ব্যবহার করি নোড জুড়ে দক্ষতার সাথে ResNet মডেলটিকে প্রতিবার পুনরায় আরম্ভ না করে শেয়ার করতে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, দ broadcast() পদ্ধতিটি প্রতিটি কর্মীকে শুধুমাত্র পঠনযোগ্য ডেটা বিতরণ করতে সহায়তা করে, যেখানে এটি স্পার্কের সিরিয়ালাইজেশন সীমাবদ্ধতা ট্রিগার না করে স্থানীয়ভাবে উল্লেখ করা যেতে পারে। মডেলটি সম্প্রচার করার মাধ্যমে, ResNet ওজনগুলি ডেটা নকল না করেই সমস্ত নোডে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য, মেমরি ব্যবহার এবং কর্মক্ষমতা উভয়ই উন্নত করে৷ 🌍

এই কৌশলটি চিত্র প্রক্রিয়াকরণের বাইরে বিতরণকৃত এমএল পাইপলাইনের জন্য ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি সুপারিশ সিস্টেম বাস্তবায়ন করেন, আপনি স্পার্ক সিরিয়ালাইজেশন ত্রুটিগুলি এড়াতে ব্যবহারকারীর পছন্দ বা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির বড় ডেটাসেট সম্প্রচার করতে পারেন। একইভাবে, অন্যান্য প্রাক-প্রসেসিং কাজের জন্য (যেমন টেক্সট ভেক্টরাইজেশন বা অডিও প্রসেসিং) ইউডিএফ ব্যবহার করা অ-ক্রমিক বস্তু সম্প্রচারের থেকেও উপকৃত হয়, যা স্পার্ককে ডেটা ডুপ্লিকেশন ওভারহেড ছাড়াই অত্যন্ত সমান্তরাল কাজগুলি পরিচালনা করতে দেয়। এই অনুশীলনগুলি স্পার্ককে অত্যাধুনিক এমএল ওয়ার্কফ্লোগুলি পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী করে তোলে, যা কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা উভয় কাজেই বড় ডেটাসেটের জন্য প্রয়োজনীয় স্কেলেবিলিটি প্রদান করে। 🚀