SparkContexti probleemide lahendamine seoses Apache Sparki UDF-ide kasutamisega pildifunktsioonide ekstraheerimiseks

SparkContexti vigade saladuse paljastamine Apache Sparki UDF-ides

Koos töötamine Apache Spark ja PySpark hõlmab sageli hajutatud andmetöötluse kasutamist suuremahuliste andmeülesannete käsitlemiseks. Kuid mõnikord ei lähe asjad päris plaanipäraselt. Üks levinud lõks, millega paljud andmeteadlased kokku puutuvad, eriti helistades kasutaja määratud funktsioonid (UDF-id), on kurikuulus viga "SparkContexti saab kasutada ainult draiveris".

See viga võib olla eriti masendav keeruliste toimingute (nt pilditöötluse) tegemisel, kus ülesanded on jagatud mitme töötaja vahel. Selliste stsenaariumide puhul nagu pildifunktsioonide ekstraheerimine muutub ülioluliseks mõista, miks SparkContext nii käitub. 💻

Selles artiklis toon teile näite, mis hõlmab PyTorchi ResNeti mudelit. Uurime, miks SparkContext tekitab probleeme UDF-i toimingute järjestamisel, mis põhjustab käitusaja tõrke. Selle kaudu jagan ka strateegiaid vea ümbertöötamiseks, et võimaldada Sparkiga sujuv andmetöötlus.

Kui olete Sparkis ML-i torujuhtme ehitamisel selle probleemiga kokku puutunud, pole te üksi! Jääge minuga, kui otsime praktilisi lahendusi selle vea vältimiseks ja Spark UDF-ide tõrgeteta toimimise tagamiseks hajutatud keskkondades. 🚀

Spark UDF-i serialiseerimise tõrkeotsing süvaõppemudelitega

Töötades koos Apache Spark, kasutatakse hajutatud töötlemist sageli toimingute kiirendamiseks, eriti selliste ülesannete puhul nagu suuremahuline pilditöötlus. Kuid Spark kehtestab mõned piirangud, eriti oma SparkContext. Ülaltoodud skriptides kasutatakse ResNeti süvaõppe mudelit UDF-is, et eraldada piltidelt funktsioonid DataFrame'i iga rea ​​jaoks. See lähenemine tabab SparkContexti piirangut: SparkContexti saab kasutada ainult draiverisõlmes, mitte töötaja sõlmedes töötavas koodis, mistõttu kood tekitab vea. Esialgne lahendus hõlmab ImageVectorizeri klassi loomist Sparki seansi, pildi eeltöötluse ja funktsioonide ekstraheerimiseks. Keskendades need ülesanded ühte klassi, suudame hoida koodi modulaarsena ja kohandatavana. 💻

Esimeses skriptis initsialiseerib ImageVectorizer klass Sparki seansi ja laadib PyTorchist, populaarsest süvaõppe raamatukogust, eelkoolitatud ResNeti mudeli. Rakendades teisenduste komplekti, sealhulgas suuruse muutmist ja normaliseerimist, saab iga pildi teisendada mudeliga ühilduvasse vormingusse. Meetod extract_features määratleb, kuidas iga pilti töödeldakse: esiteks loetakse pilt, eeltöödeldakse, seejärel juhitakse ResNeti mudelist läbi, et eraldada kõrgetasemelised funktsioonivektorid. See lähenemine tabab aga SparkContexti serialiseerimise probleemi, kuna UDF üritab Sparki komponentidele juurde pääseda otse töötaja ülesannete raames. Kuna PySpark ei saa ResNeti mudelit hajutatud sõlmedes töötamiseks serialiseerida, tekitab see käitusaegse probleemi.

Selle lahendamiseks kasutab teine ​​lähenemisviis Sparki saade muutujad, mis jagavad andmeid või objekte igale töötajale ainult üks kord. ResNeti mudeli leviedastus võimaldab mudelit salvestada igasse töötaja sõlme ja takistab iga UDF-kõne uuesti initsialiseerimist. Seejärel viidatakse edastusmudelile pildifunktsioonide eraldamise ajal, muutes häälestuse tõhusamaks ja skaleeritavamaks. See meetod vähendab märkimisväärselt ressursikasutust ja väldib SparkContexti viga, tagades, et Spark pääseb juurde ainult draiveri vajalikele komponentidele, mitte töötajatele. Leviedastuse muutujad on eriti kasulikud suurte andmehulkade paralleelsel töötlemisel, muutes teise skripti ideaalseks hajutatud pildifunktsioonide ekstraheerimiseks.

Pärast UDF-funktsiooni kohandamist leviedastusmudeli kasutamiseks määratleme UDF-i, mis rakendab teisendusi DataFrame'i igal real. Kontrollimaks, kas skriptid töötavad erinevates keskkondades, on üksuse testimiseks ette nähtud kolmas skript PyTest. See skript testib funktsiooni võimet käsitleda binaarseid kujutise andmeid, käivitada teisenduskonveieri ja väljastada õige suurusega funktsioonivektorit. Testimine lisab veel ühe kihi töökindlust, kontrollides iga komponendi funktsiooni enne juurutamist. 📊 Ühikutestid on eriti väärtuslikud hajutatud keskkondades, kuna need tagavad, et koodimuudatused ei tekita sõlmedes soovimatuid probleeme.

Reaalmaailma rakendustes suurendavad need lähenemisviisid Sparki võimet paralleelselt käsitleda keerulisi pildiandmeid, muutes masinaõppes ja tehisintellektiprojektides võimalikuks töötada suurte pildiandmekogudega. Leviedastusmudelid, UDF-id ja testimisraamistikud mängivad nende töövoogude optimeerimisel otsustavat rolli. Need lahendused pakuvad suuremahulisele andmetöötlusele paindlikkust, mastaapsust ja usaldusväärsust – see on hajutatud masinõppe torujuhtmetes järjepidevate ja kvaliteetsete tulemuste saavutamiseks ülioluline.

# 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

Serialiseerimisprobleemide ületamine pilditöötluseks mõeldud Spark UDF-idega

Üks olulisi väljakutseid kasutamisel Apache Spark täiustatud ülesannete jaoks, nagu pilditöötlus tagab kasutaja määratud funktsioonidega (UDF) töötamisel sujuva serialiseerimise. Kuna Spark on oma olemuselt hajutatud, saadetakse Sparki UDF-ides olevad ülesanded töötlemiseks töötajate sõlmedesse, mis võib tekitada probleeme, kui kaasatud on mitteserialiseeritavad objektid, näiteks keerulised masinõppemudelid. Näiteks PyTorchi ResNeti mudel ei ole algselt jadatav, mis tähendab, et see vajab Sparkis hoolikat käsitsemist, et vältida tõrke "SparkContexti saab kasutada ainult draiveris".

Serialiseerimine muutub kitsaskohaks, kuna Spark üritab levitada kõiki UDF-is viidatud elemente, sealhulgas SparkContexti, otse töötajate sõlmedesse. See piirang on põhjus, miks me kasutame leviedastusmuutujat, et jagada ResNeti mudelit tõhusalt sõlmede vahel ilma seda iga kord uuesti initsialiseerimata. Sellistel juhtudel on broadcast() meetod aitab levitada kirjutuskaitstud andmeid igale töötajale, kus neile saab kohapeal viidata ilma Sparki serialiseerimispiiranguid käivitamata. Mudeli levitamisega on ResNeti kaalud juurdepääsetavad funktsioonide eraldamiseks kõigist sõlmedest ilma andmeid dubleerimata, suurendades nii mälukasutust kui ka jõudlust. 🌍

See tehnika on laialdaselt rakendatav hajutatud ML-konveierite jaoks peale pilditöötluse. Näiteks kui juurutasite soovitussüsteemi, võite Sparki jadade jadamise vigade vältimiseks edastada suuri kasutajaeelistuste andmekogumeid või eelkoolitatud mudeleid. Samamoodi on UDF-ide kasutamine muude eeltöötlustoimingute jaoks (nt teksti vektoriseerimine või helitöötlus) kasulik ka mitteserialiseeritavate objektide levitamisest, võimaldades Sparkil toime tulla väga paralleelsete ülesannetega ilma andmete dubleerimiseta. Need tavad muudavad Sparki keerukate ML-i töövoogude käsitlemiseks piisavalt tugevaks, pakkudes nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeülesannetes suurte andmekogumite jaoks vajalikku mastaapsust. 🚀