Odpravljanje težav s SparkContext z uporabo UDF-jev Apache Spark za ekstrakcijo funkcij slike

Odkrivanje skrivnosti za napakami SparkContext v UDF-jih Apache Spark

Delo z Apache Spark in PySpark pogosto vključuje uporabo porazdeljenega računalništva za obdelavo obsežnih podatkovnih nalog. Toda včasih stvari ne gredo čisto po načrtih. Ena pogosta past, s katero se srečujejo številni podatkovni znanstveniki, zlasti pri klicu uporabniško definirane funkcije (UDF), je zloglasna napaka »SparkContext je mogoče uporabiti samo v gonilniku«.

Ta napaka je lahko še posebej moteča pri izvajanju zapletenih operacij, kot je obdelava slik, kjer so naloge razdeljene med več delavcev. V scenarijih, kot je ekstrakcija funkcij slike, postane razumevanje, zakaj se SparkContext tako obnaša, ključnega pomena. 💻

V tem članku vas bom popeljal skozi primer, ki vključuje model ResNet v PyTorchu. Raziskali bomo, zakaj SparkContext ustvarja težave pri poskusu serializacije operacij znotraj UDF, kar vodi do napake med izvajanjem. S tem bom delil tudi strategije za odpravo napake in omogočil nemoteno obdelavo podatkov s Sparkom.

Če ste se med gradnjo cevovoda ML v Sparku soočili s to težavo, niste edini! Ostanite z mano, ko iščemo praktične rešitve za izogibanje tej napaki in zagotavljanje nemotenega delovanja UDF-jev Spark v porazdeljenih okoljih. 🚀

Odpravljanje težav s serializacijo Spark UDF z modeli globokega učenja

Pri delu z Apache Spark, se porazdeljena obdelava pogosto uporablja za pospešitev operacij, zlasti pri nalogah, kot je obsežna obdelava slik. Vendar pa Spark nalaga nekatere omejitve, zlasti glede svojih SparkContext. V zgornjih skriptih se model globokega učenja ResNet uporablja znotraj UDF za ekstrahiranje funkcij iz slik za vsako vrstico v DataFrame. Ta pristop naleti na omejitev SparkContext: SparkContext je mogoče uporabiti samo v vozlišču gonilnika in ne v kodi, ki se izvaja na delovnih vozliščih, zato koda vrže napako. Začetna rešitev vključuje ustvarjanje razreda ImageVectorizer za upravljanje seje Spark, predobdelavo slike in ekstrakcijo funkcij. S centralizacijo teh nalog v enem razredu lahko ohranimo kodo modularno in prilagodljivo. 💻

V prvem skriptu razred ImageVectorizer inicializira sejo Spark in naloži predhodno usposobljen model ResNet iz PyTorcha, priljubljene knjižnice za globoko učenje. Z naborom uporabljenih transformacij, vključno s spreminjanjem velikosti in normalizacijo, je mogoče vsako sliko pretvoriti v združljivo obliko za model. Metoda extract_features določa, kako se vsaka slika obdela: najprej se slika prebere, predhodno obdela, nato pa se prenese skozi model ResNet za ekstrahiranje vektorjev funkcij na visoki ravni. Vendar ta pristop naleti na težavo s serializacijo SparkContext, saj poskuša UDF dostopati do komponent Spark neposredno znotraj delovnih opravil. Ker PySpark ne more serializirati modela ResNet za izvajanje na porazdeljenih vozliščih, ustvarja težavo med izvajanjem.

Za rešitev tega drugega pristopa uporablja Spark oddaja spremenljivke, ki podatke ali objekte razdelijo vsakemu delavcu le enkrat. Oddajanje modela ResNet omogoča shranjevanje modela na vsakem delovnem vozlišču in preprečuje ponovno inicializacijo pri vsakem klicu UDF. Model oddajanja se nato sklicuje med ekstrakcijo funkcij slike, zaradi česar je nastavitev učinkovitejša in razširljivejša. Ta metoda znatno zmanjša porabo virov in se izogne ​​napaki SparkContext, tako da zagotovi, da Spark dostopa samo do potrebnih komponent v gonilniku, ne pa v delavcih. Spremenljivke oddajanja so še posebej uporabne pri vzporedni obdelavi velikih naborov podatkov, zaradi česar je drugi skript idealen za ekstrakcijo funkcij porazdeljene slike.

Po prilagoditvi funkcije UDF za uporabo modela oddajanja definiramo UDF, ki uveljavi transformacije v vsaki vrstici DataFrame. Za preverjanje, ali skripti delujejo v različnih okoljih, je na voljo tretji skript za testiranje enote PyTest. Ta skript preizkusi zmožnost funkcije za obdelavo binarnih slikovnih podatkov, zagon transformacijskega cevovoda in izhod vektorja lastnosti pravilne velikosti. Preizkušanje doda še eno raven zanesljivosti s preverjanjem delovanja vsake komponente pred uvedbo. 📊 Preizkusi enot so še posebej dragoceni v porazdeljenih okoljih, saj zagotavljajo, da spremembe kode ne povzročajo nenamernih težav med vozlišči.

V aplikacijah v resničnem svetu ti pristopi izboljšajo Sparkovo sposobnost za vzporedno obdelavo kompleksnih slikovnih podatkov, zaradi česar je izvedljivo delo z obsežnimi nabori slikovnih podatkov v projektih strojnega učenja in umetne inteligence. Modeli oddajanja, UDF-ji in ogrodja testiranja igrajo ključno vlogo pri optimizaciji teh delovnih tokov. Te rešitve prinašajo prilagodljivost, razširljivost in zanesljivost v obsežno obdelavo podatkov, kar je bistvenega pomena za doseganje doslednih visokokakovostnih rezultatov v porazdeljenih cevovodih strojnega učenja.

# 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

Premagovanje izzivov serializacije z UDF-ji Spark za obdelavo slik

Eden od pomembnih izzivov pri uporabi Apache Spark za napredne naloge, kot je obdelava slik zagotavlja nemoteno serializacijo pri delu z uporabniško definiranimi funkcijami (UDF). Ker je Spark sam po sebi porazdeljen, se naloge znotraj UDF-jev Spark pošljejo delovnim vozliščem v obdelavo, kar lahko povzroči težave, če so vključeni predmeti, ki jih ni mogoče serializirati, kot so kompleksni modeli strojnega učenja. Modela ResNet iz PyTorcha na primer ni mogoče izvorno serializirati, kar pomeni, da je treba z njim skrbno ravnati v Sparku, da se izognete napaki »SparkContext je mogoče uporabiti samo v gonilniku«.

Serializacija postane ozko grlo, ker poskuša Spark distribuirati vse elemente, na katere se sklicuje UDF, vključno s SparkContext, neposredno v delovna vozlišča. Zaradi te omejitve uporabljamo oddajno spremenljivko za učinkovito skupno rabo modela ResNet med vozlišči, ne da bi ga vsakič znova inicializirali. V takih primerih je broadcast() metoda pomaga pri distribuciji podatkov samo za branje vsakemu delavcu, kjer se lahko nanje lokalno sklicujete, ne da bi sprožili Sparkove omejitve serializacije. Z oddajanjem modela so uteži ResNet dostopne za ekstrakcijo funkcij na vseh vozliščih brez podvajanja podatkov, kar izboljša uporabo pomnilnika in zmogljivost. 🌍

Ta tehnika je široko uporabna za porazdeljene cevovode ML zunaj obdelave slik. Če bi na primer izvajali sistem priporočil, bi lahko oddajali velike nabore podatkov uporabniških preferenc ali vnaprej usposobljenih modelov, da bi se izognili napakam pri serializaciji Spark. Podobno uporaba UDF-jev za druge naloge predprocesiranja (kot je vektorizacija besedila ali obdelava zvoka) prav tako koristi od oddajanja predmetov, ki jih ni mogoče serializirati, kar Sparku omogoča, da obravnava zelo vzporedne naloge brez dodatnih stroškov podvajanja podatkov. Zaradi teh praks je Spark dovolj robusten za obvladovanje sofisticiranih delovnih tokov ML, kar zagotavlja razširljivost, ki je potrebna za velike nabore podatkov tako v nalogah strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov. 🚀