Решавање проблема са СпаркЦонтект-ом са Апацхе Спарк-овим коришћењем УДФ-ова за екстракцију карактеристика слике

Откривање мистерије иза СпаркЦонтект грешака у УДФ-овима Апацхе Спарк-а

Рад са Апацхе Спарк а ПиСпарк често укључује коришћење дистрибуираног рачунарства за руковање великим задацима података. Али понекад ствари не иду баш онако како је планирано. Једна уобичајена замка са којом се сусрећу многи научници података, посебно када зову кориснички дефинисане функције (УДФ), је злогласна грешка „СпаркЦонтект се може користити само на управљачком програму“.

Ова грешка може бити посебно фрустрирајућа када се обављају сложене операције попут обраде слике, где су задаци подељени на више радника. У сценаријима као што је екстракција карактеристика слике, разумевање зашто се СпаркЦонтект понаша на овај начин постаје кључно. 💻

У овом чланку ћу вас провести кроз пример који укључује РесНет модел у ПиТорцх-у. Истражићемо зашто СпаркЦонтект ствара проблеме када покушава да серијализује операције унутар УДФ-а, што доводи до грешке током извршавања. Кроз ово ћу такође поделити стратегије за превазилажење грешке како бих омогућио несметану обраду података са Спарк-ом.

Ако сте се суочили са овим проблемом док сте правили МЛ пипелине у Спарк-у, нисте сами! Останите уз мене док тражимо практична решења за избегавање ове грешке и обезбеђивање несметаног рада Спарк УДФ-ова у дистрибуираним окружењима. 🚀

Решавање проблема са Спарк УДФ серијализацијом помоћу модела дубоког учења

При раду са Апацхе Спарк, дистрибуирана обрада се често користи за убрзавање операција, посебно у задацима као што је обрада слика великих размера. Међутим, Спарк намеће нека ограничења, посебно на своје СпаркЦонтект. У горњим скриптама, РесНет модел дубоког учења се користи унутар УДФ-а за издвајање карактеристика из слика за сваки ред у ДатаФраме-у. Овај приступ погађа ограничење СпаркЦонтект: СпаркЦонтект се може користити само на чвору драјвера, а не унутар кода који се покреће на радним чворовима, због чега код даје грешку. Почетно решење укључује креирање класе ИмагеВецторизер за руковање Спарк сесијом, претходну обраду слике и екстракцију карактеристика. Централизацијом ових задатака у једној класи, можемо да задржимо код модуларан и прилагодљив. 💻

У првој скрипти, ИмагеВецторизер класа иницијализује Спарк сесију и учитава унапред обучени РесНет модел из ПиТорцх-а, популарне библиотеке дубоког учења. Са сетом примењених трансформација, укључујући промену величине и нормализацију, свака слика се може конвертовати у компатибилан формат за модел. Метода ектрацт_феатурес дефинише како се свака слика обрађује: прво се слика чита, претходно обрађује, а затим пролази кроз РесНет модел да би се издвојили вектори карактеристика високог нивоа. Међутим, овај приступ погађа проблем серијализације СпаркЦонтект пошто УДФ покушава да приступи Спарк компонентама директно унутар радних задатака. Пошто ПиСпарк не може серијализирати РесНет модел за покретање на дистрибуираним чворовима, ствара проблем у времену извршавања.

Да би се ово решило, други приступ користи Спарк-ов емитовање променљиве, које дистрибуирају податке или објекте сваком раднику само једном. Емитовање РесНет модела омогућава складиштење модела на сваком радном чвору и спречава поновну иницијализацију у сваком УДФ позиву. Модел емитовања се затим позива током екстракције карактеристика слике, чинећи подешавање ефикаснијим и скалабилнијим. Овај метод значајно смањује употребу ресурса и избегава грешку СпаркЦонтект тако што обезбеђује да Спарк приступа само неопходним компонентама на драјверу, а не на радницима. Променљиве емитовања су посебно корисне када се паралелно обрађују велики скупови података, што другу скрипту чини идеалном за екстракцију карактеристика дистрибуиране слике.

Након подешавања УДФ функције да користи модел емитовања, дефинишемо УДФ који примењује трансформације на сваки ред ДатаФраме-а. Да би се проверило да ли скрипте раде у различитим окружењима, обезбеђена је трећа скрипта за тестирање јединица ПиТест. Ова скрипта тестира способност функције да рукује бинарним подацима слике, покреће цевовод трансформације и даје вектор карактеристика исправне величине. Тестирање додаје још један ниво поузданости провером функције сваке компоненте пре примене. 📊 Јединични тестови су посебно вредни у дистрибуираним окружењима, јер обезбеђују да модификације кода не уводе ненамерне проблеме у чворове.

У апликацијама у стварном свету, ови приступи побољшавају способност Спарк-а да паралелно рукује сложеним подацима слика, чинећи га изводљивим за рад са огромним скуповима података слика у пројектима машинског учења и вештачке интелигенције. Модели емитовања, УДФ-ови и оквири за тестирање играју кључну улогу у оптимизацији ових токова посла. Ова решења доносе флексибилност, скалабилност и поузданост у обраду података великих размера – од виталног значаја за постизање доследних, висококвалитетних резултата у дистрибуираним цевоводима машинског учења.

# 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

Превазилажење изазова серијализације са Спарк УДФ-овима за обраду слике

Један од значајних изазова у коришћењу Апацхе Спарк за напредне задатке попут обрада слике обезбеђује глатку серијализацију при раду са кориснички дефинисаним функцијама (УДФ). Пошто је Спарк инхерентно дистрибуиран, задаци унутар Спарк УДФ-ова се шаљу радним чворовима на обраду, што може изазвати проблеме ако су укључени објекти који се не могу серијализовати, као што су сложени модели машинског учења. РесНет модел из ПиТорцх-а, на пример, није изворно серијализован, што значи да му је потребно пажљиво руковање у Спарк-у да би се избегла грешка „СпаркЦонтект се може користити само на драјверу“.

Серијализација постаје уско грло јер Спарк покушава да дистрибуира све елементе на које се упућује у УДФ-у, укључујући СпаркЦонтект, директно на радне чворове. Ово ограничење је разлог зашто користимо променљиву емитовања да бисмо ефикасно делили РесНет модел између чворова без поновног иницијализације сваки пут. У таквим случајевима, broadcast() метода помаже у дистрибуцији података само за читање сваком раднику, где се они могу локално референцирати без покретања Спаркових ограничења серијализације. Емитовањем модела, РесНет тежине су доступне за екстракцију карактеристика на свим чворовима без дуплирања података, побољшавајући и употребу меморије и перформансе. 🌍

Ова техника је широко применљива за дистрибуиране МЛ цевоводе изван обраде слике. На пример, ако сте имплементирали систем препорука, могли бисте да емитујете велике скупове података о корисничким преференцијама или унапред обученим моделима да бисте избегли грешке Спарк серијализације. Слично томе, коришћење УДФ-ова за друге задатке пре обраде (као што је векторизација текста или обрада звука) такође има користи од емитовања објеката који се не могу серијализовати, омогућавајући Спарк-у да рукује веома паралелним задацима без додатних трошкова дуплицирања података. Ове праксе чине Спарк довољно робусним за руковање софистицираним радним токовима МЛ-а, обезбеђујући скалабилност потребну за велике скупове података у задацима структурираних и неструктурираних података. 🚀