Apache Spark による画像特徴抽出のための UDF の使用に関する SparkContext の問題の修正

Spark UDF シリアル化エラーの解決: ドライバー制限の SparkContext

PySpark と PyTorch を使用したバックエンド アプローチ

# 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"]))

Spark ブロードキャスト変数を使用して SparkContext ドライバーの制限を克服する

ブロードキャスト変数を使用した代替バックエンド アプローチ

# 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()))

画像特徴抽出のための Spark UDF のテストと検証

PyTest の単体テスト フレームワーク

# 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

Spark UDF シリアル化の問題に関する一般的な質問と解決策

1. SparkContext をドライバー上に維持する必要があるのはなぜですか?
2. SparkContext は分散タスクを調整するために不可欠であり、ジョブのスケジュールを管理するためにドライバー上に存在し続ける必要があります。ワーカー ノードはドライバーによって割り当てられたタスクを実行しますが、独立した SparkContext アクセスを持ちません。
3. はどのような役割を果たしますか broadcast() このエラーを解決するには機能が必要ですか?
4. の broadcast() 関数を使用すると、読み取り専用変数をすべてのワーカー ノードで共有できるため、各タスクでのモデルまたはデータの再初期化が回避され、メモリ効率が向上します。
5. 使用しています with torch.no_grad() Spark UDF では必要ですか?
6. はい、 with torch.no_grad() 推論中の勾配追跡を防止し、メモリを節約します。これは、多くのノードにわたって計算が実行される Spark での大規模な画像処理にとって非常に重要です。
7. UDF と PySpark はデータのシリアル化をどのように異なる方法で処理しますか?
8. UDF が Spark DataFrame に適用されると、PySpark はその中で参照されるデータをシリアル化しようとします。 ML モデルのようなシリアル化不可能なオブジェクトは、ランタイム エラーを避けるために、通常はブロードキャストによって慎重に処理する必要があります。
9. Spark での特徴抽出に UDF を使用する主な利点は何ですか?
10. UDF を使用すると、DataFrame の各行でカスタム変換が可能になり、Spark がタスクを並行して実行できるようになります。このため、UDF は、画像処理タスクにおける特徴抽出などのデータ量の多いプロセスに最適です。

まとめ: SparkContext シリアル化に関する重要なポイント

分散データ処理では、SparkContext に対する Spark の「ドライバーのみ」の制限により、特に ML モデルのようなシリアル化不可能なオブジェクトでシリアル化エラーが発生する可能性があります。ブロードキャストは実用的な回避策を提供し、モデルをワーカー ノードと効率的に共有できるようにします。

スケーラブルな機械学習タスクの場合、ブロードキャスト変数などの手法を使用すると、リロードせずに各ノードで複雑なモデルにアクセスできるようになります。このアプローチは、UDF の制限を克服し、Spark ベースの画像処理やその他の大規模 ML ワークフロー用の堅牢なソリューションを作成するのに役立ちます。 🚀