চিত্র বৈশিষ্ট্য

Daniel Marino

সোমবার, ২৫ নভেম্বর, ২০২৪ ১০:৩৭:৪৭ PM

অ্যাপাচি স্পার্কের ইউডিএফ-এ স্পার্ক কনটেক্সট ত্রুটির পেছনের রহস্য উদঘাটন করা
সাথে কাজ করছে 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 , 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। 🚀

আদেশ বর্ণনা এবং ব্যবহারের উদাহরণ

broadcast() স্পার্কের সমস্ত টাস্ক জুড়ে একটি পঠনযোগ্য ভেরিয়েবল শেয়ার করতে ব্যবহৃত হয়, প্রতিটি কর্মীকে পুনরায় শুরু করা এড়িয়ে যায়। এই ক্ষেত্রে, বিতরণ প্রক্রিয়াকরণের সময় সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল অ্যাক্সেস সক্ষম করতে resnet_model সম্প্রচার করা হয়।

udf() ডেটাফ্রেমে কাস্টম রূপান্তর প্রয়োগের জন্য PySpark-এ একটি ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDF) তৈরি করে। এখানে, এটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমের মধ্যে ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে ইউডিএফ হিসাবে extract_features ফাংশন নিবন্ধন করে।

transform.Compose() PyTorch এর torchvision.transforms-এর একটি পদ্ধতি যা ইমেজ রূপান্তরকে চেইন করে। এটি রিসাইজ, সেন্টারক্রপ এবং টোটেনসরের সাথে ইমেজ প্রাক-প্রসেসিং সহজ করে, ResNet মডেলের দ্বারা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য ছবি প্রস্তুত করে।

transform.Normalize() পূর্ব-প্রশিক্ষিত ResNet মডেলের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ ইনপুট সক্ষম করে, নির্দিষ্ট উপায়ে এবং মানক বিচ্যুতিতে ইমেজ পিক্সেল মানকে স্বাভাবিক করতে ব্যবহৃত হয়। বিতরণ করা কাজ জুড়ে সঠিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অর্জনের জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

with torch.no_grad() মডেল অনুমানের সময় মেমরি এবং কম্পিউটেশনাল রিসোর্স সংরক্ষণ করতে PyTorch-এ গ্রেডিয়েন্ট গণনা অক্ষম করে। এটি এখানে ব্যবহার করা হয়েছে অপ্রয়োজনীয় গ্রেডিয়েন্ট ট্র্যাকিং প্রতিরোধ করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার সময়, স্পার্কের বিতরণ করা প্রসঙ্গে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য।

extract_features_udf() একটি UDF বিশেষভাবে প্রতিটি DataFrame সারিতে চিত্র ডেটাতে extract_features ফাংশন প্রয়োগ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি স্পার্ক কর্মীদের জুড়ে সমান্তরাল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন সক্ষম করে, স্পার্ক এসকিউএল প্রসঙ্গে ইউডিএফ নিবন্ধনের সুবিধা দেয়।

ArrayType(FloatType()) বৈশিষ্ট্য ভেক্টর সংরক্ষণের জন্য ফ্লোট উপাদান সহ একটি স্পার্ক SQL অ্যারে ডেটা টাইপ সংজ্ঞায়িত করে। এটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমগুলিকে ResNet মডেল থেকে বের করা চিত্র বৈশিষ্ট্য অ্যারেগুলির মতো জটিল ডেটা ধারণ করার অনুমতি দেয়।

BytesIO() পিআইএল ইমেজ লোডারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বাইট-স্ট্রিম অবজেক্টে বাইনারি ডেটা রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। এখানে, এটি ResNet প্রক্রিয়াকরণের জন্য Spark DataFrames থেকে PIL ফরম্যাটে ইমেজ বাইনারি ডেটা রূপান্তর করে।

Image.open() বাইনারি ডেটা থেকে ছবি লোড করার জন্য একটি পিআইএল কমান্ড, ট্রান্সফর্ম পাইপলাইনে রূপান্তর সক্ষম করে। এই কমান্ডটি স্পার্ক থেকে বের করা ইমেজ ডেটা পরিচালনা করার জন্য এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলির জন্য এটি প্রস্তুত করার জন্য অপরিহার্য।

আদেশ	বর্ণনা এবং ব্যবহারের উদাহরণ
broadcast()	স্পার্কের সমস্ত টাস্ক জুড়ে একটি পঠনযোগ্য ভেরিয়েবল শেয়ার করতে ব্যবহৃত হয়, প্রতিটি কর্মীকে পুনরায় শুরু করা এড়িয়ে যায়। এই ক্ষেত্রে, বিতরণ প্রক্রিয়াকরণের সময় সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল অ্যাক্সেস সক্ষম করতে resnet_model সম্প্রচার করা হয়।
udf()	ডেটাফ্রেমে কাস্টম রূপান্তর প্রয়োগের জন্য PySpark-এ একটি ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDF) তৈরি করে। এখানে, এটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমের মধ্যে ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে ইউডিএফ হিসাবে extract_features ফাংশন নিবন্ধন করে।
transform.Compose()	PyTorch এর torchvision.transforms-এর একটি পদ্ধতি যা ইমেজ রূপান্তরকে চেইন করে। এটি রিসাইজ, সেন্টারক্রপ এবং টোটেনসরের সাথে ইমেজ প্রাক-প্রসেসিং সহজ করে, ResNet মডেলের দ্বারা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য ছবি প্রস্তুত করে।
transform.Normalize()	পূর্ব-প্রশিক্ষিত ResNet মডেলের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ ইনপুট সক্ষম করে, নির্দিষ্ট উপায়ে এবং মানক বিচ্যুতিতে ইমেজ পিক্সেল মানকে স্বাভাবিক করতে ব্যবহৃত হয়। বিতরণ করা কাজ জুড়ে সঠিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অর্জনের জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
with torch.no_grad()	মডেল অনুমানের সময় মেমরি এবং কম্পিউটেশনাল রিসোর্স সংরক্ষণ করতে PyTorch-এ গ্রেডিয়েন্ট গণনা অক্ষম করে। এটি এখানে ব্যবহার করা হয়েছে অপ্রয়োজনীয় গ্রেডিয়েন্ট ট্র্যাকিং প্রতিরোধ করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার সময়, স্পার্কের বিতরণ করা প্রসঙ্গে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য।
extract_features_udf()	একটি UDF বিশেষভাবে প্রতিটি DataFrame সারিতে চিত্র ডেটাতে extract_features ফাংশন প্রয়োগ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি স্পার্ক কর্মীদের জুড়ে সমান্তরাল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন সক্ষম করে, স্পার্ক এসকিউএল প্রসঙ্গে ইউডিএফ নিবন্ধনের সুবিধা দেয়।
ArrayType(FloatType())	বৈশিষ্ট্য ভেক্টর সংরক্ষণের জন্য ফ্লোট উপাদান সহ একটি স্পার্ক SQL অ্যারে ডেটা টাইপ সংজ্ঞায়িত করে। এটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমগুলিকে ResNet মডেল থেকে বের করা চিত্র বৈশিষ্ট্য অ্যারেগুলির মতো জটিল ডেটা ধারণ করার অনুমতি দেয়।
BytesIO()	পিআইএল ইমেজ লোডারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বাইট-স্ট্রিম অবজেক্টে বাইনারি ডেটা রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। এখানে, এটি ResNet প্রক্রিয়াকরণের জন্য Spark DataFrames থেকে PIL ফরম্যাটে ইমেজ বাইনারি ডেটা রূপান্তর করে।
Image.open()	বাইনারি ডেটা থেকে ছবি লোড করার জন্য একটি পিআইএল কমান্ড, ট্রান্সফর্ম পাইপলাইনে রূপান্তর সক্ষম করে। এই কমান্ডটি স্পার্ক থেকে বের করা ইমেজ ডেটা পরিচালনা করার জন্য এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলির জন্য এটি প্রস্তুত করার জন্য অপরিহার্য।

ডিপ লার্নিং মডেলের সাথে স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশনের সমস্যা সমাধান করা

সাথে কাজ করার সময় , 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 . 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 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 . 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।

স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশন ত্রুটি সমাধান করা হচ্ছে: ড্রাইভার সীমাবদ্ধতার উপর স্পার্ক কনটেক্সট

PySpark এবং PyTorch ব্যবহার করে ব্যাকএন্ড পদ্ধতি

# 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"]))

স্পার্ক কনটেক্সট ড্রাইভার সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে স্পার্ক ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল ব্যবহার করা

সম্প্রচার ভেরিয়েবল সহ বিকল্প ব্যাকএন্ড পদ্ধতি

# 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()))

ইমেজ ফিচার এক্সট্রাকশনের জন্য স্পার্ক ইউডিএফ পরীক্ষা এবং যাচাই করা

PyTest এ ইউনিট টেস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক

# 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 যেমন উন্নত কাজের জন্য 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 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। 🚀

কেন স্পার্ককনটেক্সটকে ড্রাইভারে থাকতে হবে?
স্পার্ককনটেক্সট বিতরণ করা কাজগুলির সমন্বয়ের জন্য অপরিহার্য এবং চাকরির সময়সূচী পরিচালনা করতে ড্রাইভারের উপর থাকতে হবে। কর্মী নোডগুলি ড্রাইভার দ্বারা নির্ধারিত কাজগুলি সম্পাদন করে, তবে তাদের স্বাধীন স্পার্ককনটেক্সট অ্যাক্সেস নেই।
কি ভূমিকা আছে এই ত্রুটি সমাধানে ফাংশন খেলা?
দ ফাংশন আপনাকে সমস্ত কর্মী নোডের সাথে একটি পঠনযোগ্য ভেরিয়েবল শেয়ার করতে দেয়, প্রতিটি টাস্কের মডেল বা ডেটা পুনরায় শুরু করা এড়িয়ে যায়, এইভাবে মেমরির দক্ষতা উন্নত করে।
ব্যবহার করছে স্পার্ক ইউডিএফ-এ প্রয়োজনীয়?
হ্যাঁ, অনুমানের সময় গ্রেডিয়েন্ট ট্র্যাকিং প্রতিরোধ করে, মেমরি সংরক্ষণ করে। স্পার্ক-এ বৃহৎ-স্কেল ইমেজ প্রসেসিংয়ের জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে অনেক নোড জুড়ে গণনা করা হয়।
কিভাবে UDF এবং PySpark ডেটা সিরিয়ালাইজেশনকে ভিন্নভাবে পরিচালনা করে?
যখন একটি UDF একটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমে প্রয়োগ করা হয়, তখন PySpark এটির মধ্যে উল্লেখ করা যেকোনো ডেটাকে সিরিয়ালাইজ করার চেষ্টা করে। ML মডেলের মতো নন-সিরিয়ালাইজেবল অবজেক্টগুলি অবশ্যই সাবধানে পরিচালনা করতে হবে, সাধারণত সম্প্রচারের মাধ্যমে, রানটাইম ত্রুটিগুলি এড়াতে।
স্পার্ক-এ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য UDF ব্যবহার করার প্রধান সুবিধা কী?
UDFs একটি ডেটাফ্রেমের প্রতিটি সারিতে কাস্টম রূপান্তর সক্ষম করে, যা স্পার্ককে সমান্তরালভাবে কাজগুলি চালানোর অনুমতি দেয়। এটি ইমেজ প্রসেসিং কাজগুলিতে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের মতো ডেটা-ভারী প্রক্রিয়াগুলির জন্য UDFগুলিকে আদর্শ করে তোলে।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং-এ, স্পার্ক-এর "শুধুমাত্র চালক-চালক" স্পার্ককনটেক্সট সীমাবদ্ধতার কারণে সিরিয়ালাইজেশন ত্রুটি দেখা দিতে পারে, বিশেষ করে ML মডেলের মতো নন-সিরিয়ালাইজেবল অবজেক্টের ক্ষেত্রে। সম্প্রচার একটি ব্যবহারিক সমাধান প্রদান করে, মডেলগুলিকে কর্মী নোডের সাথে দক্ষতার সাথে ভাগ করার অনুমতি দেয়।

স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিং কাজের জন্য, ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবলের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করা নিশ্চিত করে যে জটিল মডেলগুলি পুনরায় লোড না করে প্রতিটি নোডে অ্যাক্সেসযোগ্য। এই পদ্ধতিটি UDF সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করে, স্পার্ক-ভিত্তিক ইমেজ প্রসেসিং এবং অন্যান্য বৃহৎ-স্কেল এমএল ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য শক্তিশালী সমাধান তৈরি করে। 🚀

Apache Spark-এ SparkContext সীমাবদ্ধতা এবং সিরিয়ালাইজেশন পরিচালনার বিষয়ে আরও জানতে, অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন দেখুন: অ্যাপাচি স্পার্ক ডকুমেন্টেশন .
PyTorch এর ResNet মডেল এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত আর্কিটেকচারের বিশদ এখানে অন্বেষণ করা যেতে পারে: পাইটর্চ মডেল হাব .
স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশন এবং সম্প্রচারের সর্বোত্তম অনুশীলন বোঝার জন্য, ডেটাব্রিক্সের প্রযুক্তিগত নির্দেশিকা পড়ুন: ডেটাব্রিক্স ডকুমেন্টেশন .
এখানে মেশিন লার্নিং পাইপলাইনগুলির উন্নত ব্যবহারের কেস এবং স্পার্কের হ্যান্ডলিং অন্বেষণ করুন: ডেটা সায়েন্সের দিকে .

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

ডিপ লার্নিং মডেলের সাথে স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশনের সমস্যা সমাধান করা

স্পার্ক ইউডিএফ সিরিয়ালাইজেশন ত্রুটি সমাধান করা হচ্ছে: ড্রাইভার সীমাবদ্ধতার উপর স্পার্ক কনটেক্সট

স্পার্ক কনটেক্সট ড্রাইভার সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে স্পার্ক ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল ব্যবহার করা

ইমেজ ফিচার এক্সট্রাকশনের জন্য স্পার্ক ইউডিএফ পরীক্ষা এবং যাচাই করা

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