„SparkContext“ problemų, susijusių su „Apache Spark“ UDF naudojimu vaizdo funkcijoms išgauti, sprendimas

„Apache Spark“ UDF „SparkContext“ klaidų paslapties atskleidimas

Darbas su Apache Spark ir PySpark dažnai apima paskirstytojo skaičiavimo naudojimą didelės apimties duomenų užduotims atlikti. Tačiau kartais viskas klostosi ne taip, kaip planuota. Viena dažna spąsta, su kuria susiduria daugelis duomenų mokslininkų, ypač skambindami vartotojo apibrėžtos funkcijos (UDF), yra liūdnai pagarsėjusi klaida „SparkContext gali būti naudojamas tik tvarkyklėje“.

Ši klaida gali būti ypač varginanti atliekant sudėtingas operacijas, pvz., vaizdo apdorojimą, kai užduotys padalijamos keliems darbuotojams. Tokiais atvejais, kaip vaizdo funkcijų išgavimas, labai svarbu suprasti, kodėl „SparkContext“ elgiasi taip. 💻

Šiame straipsnyje pateiksiu pavyzdį, susijusį su ResNet modeliu PyTorch. Išsiaiškinsime, kodėl „SparkContext“ sukuria problemų, kai bando nuosekliai suskirstyti operacijas UDF, ir dėl to atsiranda vykdymo klaida. Taip pat pasidalinsiu strategijomis, kaip išspręsti klaidą, kad su „Spark“ būtų galima sklandžiai apdoroti duomenis.

Jei susidūrėte su šia problema kurdami ML dujotiekį „Spark“, jūs ne vieni! Likite su manimi, kai ieškome praktinių sprendimų, kaip išvengti šios klaidos ir užtikrinti sklandų Spark UDF veikimą paskirstytoje aplinkoje. 🚀

Spark UDF serializavimo trikčių šalinimas naudojant giluminio mokymosi modelius

Dirbant su Apache Spark, paskirstytas apdorojimas dažnai naudojamas operacijoms paspartinti, ypač atliekant tokias užduotis kaip didelio masto vaizdo apdorojimas. Tačiau „Spark“ taiko tam tikrus apribojimus, ypač savo SparkContext. Aukščiau pateiktuose scenarijuose ResNet gilaus mokymosi modelis naudojamas UDF, kad būtų galima išgauti kiekvienos DataFrame eilutės vaizdų funkcijas. Šis metodas atitinka „SparkContext“ apribojimą: „SparkContext“ gali būti naudojamas tik tvarkyklės mazge, o ne kode, veikiančiame darbuotojo mazguose, todėl kodas pateikia klaidą. Pradinis sprendimas apima „ImageVectorizer“ klasės sukūrimą, kad būtų galima valdyti „Spark“ seansą, išankstinį vaizdo apdorojimą ir funkcijų ištraukimą. Centralizuodami šias užduotis vienoje klasėje, galime išlaikyti kodą modulinį ir pritaikomą. 💻

Pirmajame scenarijuje „ImageVectorizer“ klasė inicijuoja „Spark“ seansą ir įkelia iš anksto paruoštą „ResNet“ modelį iš „PyTorch“, populiarios giluminio mokymosi bibliotekos. Taikant transformacijų rinkinį, įskaitant dydžio keitimą ir normalizavimą, kiekvienas vaizdas gali būti konvertuojamas į suderinamą modelio formatą. Extract_features metodas apibrėžia, kaip apdorojamas kiekvienas vaizdas: pirma, vaizdas nuskaitomas, iš anksto apdorojamas, tada perduodamas per ResNet modelį, kad būtų išgauti aukšto lygio funkcijų vektoriai. Tačiau šis metodas susiduria su SparkContext serializavimo problema, nes UDF bando pasiekti Spark komponentus tiesiogiai vykdydamas darbuotojo užduotis. Kadangi „PySpark“ negali serijiniu būdu sudaryti „ResNet“ modelio, kad jis veiktų paskirstytuose mazguose, tai sukuria vykdymo laiko problemą.

Norėdami tai išspręsti, antrasis metodas naudoja "Spark". transliacija kintamieji, kurie paskirsto duomenis ar objektus kiekvienam darbuotojui tik vieną kartą. Transliuojant ResNet modelį, modelis gali būti saugomas kiekviename darbuotojo mazge ir neleidžiama iš naujo inicijuoti kiekvieno UDF skambučio. Tada transliacijos modelis nurodomas išimant vaizdo ypatybes, todėl sąranka tampa efektyvesnė ir keičiama. Šis metodas žymiai sumažina išteklių naudojimą ir išvengia „SparkContext“ klaidos, nes užtikrina, kad „Spark“ pasiektų tik būtinus tvarkyklės komponentus, o ne darbuotojus. Transliacijos kintamieji ypač naudingi, kai lygiagrečiai apdorojami dideli duomenų rinkiniai, todėl antrasis scenarijus idealiai tinka paskirstytų vaizdo funkcijų išgavimui.

Sureguliavę UDF funkciją, kad būtų naudojamas transliacijos modelis, apibrėžiame UDF, kuris taiko transformacijas kiekvienoje DataFrame eilutėje. Norint patikrinti, ar scenarijai veikia įvairiose aplinkose, pateikiamas trečiasis scenarijus, skirtas vieneto testavimui naudojant PyTest. Šis scenarijus tikrina funkcijos gebėjimą tvarkyti dvejetainius vaizdo duomenis, paleisti transformacijos konvejerį ir išvesti tinkamo dydžio funkcijų vektorių. Testavimas suteikia dar vieną patikimumo lygmenį, nes prieš įdiegiant patikrinama kiekvieno komponento funkcija. 📊 Vienetų testai ypač vertingi paskirstytoje aplinkoje, nes užtikrina, kad kodo modifikacijos nesukels nenumatytų problemų visuose mazguose.

Realiose programose šie metodai pagerina „Spark“ gebėjimą lygiagrečiai tvarkyti sudėtingus vaizdo duomenis, todėl mašininio mokymosi ir AI projektuose galima dirbti su dideliais vaizdų duomenų rinkiniais. Transliacijos modeliai, UDF ir testavimo sistemos atlieka lemiamą vaidmenį optimizuojant šias darbo eigas. Šie sprendimai suteikia lankstumo, mastelio ir patikimumo didelio masto duomenų apdorojimui – tai būtina norint pasiekti nuoseklių, aukštos kokybės rezultatų paskirstytuose mašininio mokymosi vamzdynuose.

# 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

Serializavimo iššūkių įveikimas naudojant Spark UDF vaizdo apdorojimui

Vienas iš svarbiausių iššūkių naudojant Apache Spark sudėtingoms užduotims, pvz vaizdo apdorojimas užtikrina sklandų serializavimą dirbant su vartotojo nustatytomis funkcijomis (UDF). Kadangi „Spark“ yra iš esmės paskirstyta, užduotys „Spark“ UDF siunčiamos apdoroti darbuotojų mazgams, todėl gali kilti problemų, jei yra susiję su neserializuojamais objektais, pvz., sudėtingais mašininio mokymosi modeliais. Pavyzdžiui, „PyTorch“ „ResNet“ modelis nėra savaime serializuojamas, o tai reiškia, kad jį reikia atidžiai tvarkyti „Spark“, kad būtų išvengta klaidos „SparkContext gali būti naudojamas tik tvarkyklėje“.

Serializavimas tampa kliūtimi, nes „Spark“ bando paskirstyti visus UDF nurodytus elementus, įskaitant „SparkContext“, tiesiai į darbuotojų mazgus. Dėl šio apribojimo naudojame transliavimo kintamąjį, kad efektyviai bendrintume ResNet modelį visuose mazguose jo kiekvieną kartą neinicijuodami iš naujo. Tokiais atvejais, broadcast() Metodas padeda paskirstyti tik skaitomus duomenis kiekvienam darbuotojui, kur juos galima nurodyti vietoje nesuaktyvinant Spark serializacijos apribojimų. Transliuojant modelį, „ResNet“ svoriai pasiekiami, kad būtų galima išgauti funkcijas visuose mazguose, nedubliuojant duomenų, o tai padidina atminties naudojimą ir našumą. 🌍

Šis metodas plačiai taikomas paskirstytiems ML vamzdynams ne tik vaizdų apdorojimui. Pavyzdžiui, jei įdiegėte rekomendacijų sistemą, galite transliuoti didelius vartotojų nuostatų duomenų rinkinius arba iš anksto paruoštus modelius, kad išvengtumėte „Spark“ serializacijos klaidų. Panašiai naudojant UDF kitoms išankstinio apdorojimo užduotims (pvz., teksto vektorizavimui ar garso apdorojimui) taip pat naudinga transliuoti neserializuojamus objektus, leidžiančius „Spark“ atlikti labai lygiagrečias užduotis be duomenų dubliavimo. Dėl šios praktikos „Spark“ yra pakankamai tvirta, kad galėtų valdyti sudėtingas ML darbo eigas, užtikrinant mastelio keitimą, reikalingą dideliems duomenų rinkiniams atliekant tiek struktūrizuotų, tiek nestruktūrizuotų duomenų užduotis. 🚀