ഇമേജ് ഫീച്ചർ

Daniel Marino

2024, നവംബർ 25, തിങ്കളാഴ്‌ച 11:55:35 PM

അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിൻ്റെ യു.ഡി.എഫിലെ സ്പാർക്ക് സന്ദർഭ പിശകുകളുടെ പിന്നിലെ നിഗൂഢത അനാവരണം ചെയ്യുന്നു

കൂടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ ടാസ്‌ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് PySpark-ൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ, കാര്യങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്തതുപോലെ നടക്കില്ല. പല ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു പൊതു പോരായ്മ, പ്രത്യേകിച്ച് വിളിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്തൃ-നിർവചിച്ച പ്രവർത്തനങ്ങൾ (യുഡിഎഫ്), കുപ്രസിദ്ധമായ "SparkContext എന്നത് ഡ്രൈവറിൽ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കാനാകൂ" എന്ന പിശകാണ്.

ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ ഈ പിശക് പ്രത്യേകിച്ച് നിരാശാജനകമാണ്, അവിടെ ജോലികൾ ഒന്നിലധികം തൊഴിലാളികളിൽ വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ പോലുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് SparkContext ഇങ്ങനെ പെരുമാറുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. 💻

ഈ ലേഖനത്തിൽ, PyTorch-ലെ ResNet മോഡൽ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ഉദാഹരണത്തിലൂടെ ഞാൻ നിങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകും. UDF-നുള്ളിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സീരിയലൈസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ SparkContext പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, ഇത് റൺടൈം പിശകിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇതിലൂടെ, സ്പാർക്കിനൊപ്പം സുഗമമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള പിശക് പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങളും ഞാൻ പങ്കിടും.

സ്പാർക്കിൽ ഒരു ML പൈപ്പ് ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിനിടയിൽ നിങ്ങൾ ഈ പ്രശ്നം നേരിട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല! ഈ പിശക് ഒഴിവാക്കുന്നതിനും വിതരണം ചെയ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ സ്പാർക്ക് യു.ഡി.എഫുകളുടെ സുഗമമായ പ്രവർത്തനം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രായോഗിക പരിഹാരങ്ങൾ നോക്കുമ്പോൾ എന്നോടൊപ്പം നിൽക്കൂ. 🚀

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ വിവരണവും ഉദാഹരണവും
broadcast()	സ്പാർക്കിലെ എല്ലാ ടാസ്‌ക്കുകളിലും റീഡ്-ഒൺലി വേരിയബിൾ പങ്കിടാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഓരോ തൊഴിലാളിയിലും വീണ്ടും ആരംഭിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, വിതരണം ചെയ്ത പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്ത് സ്ഥിരമായ മോഡൽ ആക്സസ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് resnet_model പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നു.
udf()	ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകളിൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി PySpark-ൽ ഒരു ഉപയോക്തൃ-നിർവചിച്ച ഫംഗ്‌ഷൻ (UDF) സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു. ഇവിടെ, Spark DataFrames-നുള്ളിൽ ഇമേജ് ഫീച്ചറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഇത് extract_features ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു UDF ആയി രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നു.
transform.Compose()	PyTorch's torchvision.transforms-ലെ ഒരു രീതി ഇമേജ് പരിവർത്തനങ്ങളെ ശൃംഖലയാക്കുന്നു. ഇത് Resize, CenterCrop, ToTensor എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജ് പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ലളിതമാക്കുന്നു, ResNet മോഡൽ മുഖേന ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനുവേണ്ടി ചിത്രങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നു.
transform.Normalize()	ഇമേജ് പിക്സൽ മൂല്യങ്ങൾ നിർദ്ദിഷ്ട മാർഗങ്ങളിലേക്കും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനുകളിലേക്കും നോർമലൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് റെസ്നെറ്റ് മോഡലിന് സ്ഥിരമായ ഇൻപുട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വിതരണം ചെയ്ത ടാസ്‌ക്കുകളിലുടനീളം കൃത്യമായ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ നേടുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.
with torch.no_grad()	മോഡൽ അനുമാന സമയത്ത് മെമ്മറിയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഉറവിടങ്ങളും സംരക്ഷിക്കാൻ PyTorch-ൽ ഗ്രേഡിയൻ്റ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കുന്നു. ഫീച്ചറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുമ്പോൾ അനാവശ്യ ഗ്രേഡിയൻ്റ് ട്രാക്കിംഗ് തടയുന്നതിനും സ്പാർക്കിൻ്റെ വിതരണം ചെയ്‌ത സന്ദർഭത്തിൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഇത് ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
extract_features_udf()	ഓരോ DataFrame വരിയിലെയും ഇമേജ് ഡാറ്റയിൽ extract_features ഫംഗ്‌ഷൻ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി ഒരു UDF പ്രത്യേകം സൃഷ്‌ടിച്ചതാണ്. ഇത് സ്പാർക്ക് തൊഴിലാളികളിലുടനീളം സമാന്തര ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, സ്‌പാർക്ക് SQL സന്ദർഭങ്ങളിൽ UDF രജിസ്‌ട്രേഷൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
ArrayType(FloatType())	ഫീച്ചർ വെക്റ്ററുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഫ്ലോട്ട് ഘടകങ്ങളുള്ള ഒരു സ്പാർക്ക് SQL അറേ ഡാറ്റ തരം നിർവചിക്കുന്നു. ResNet മോഡലിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഇമേജ് ഫീച്ചർ അറേകൾ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഇത് Spark DataFrames-നെ അനുവദിക്കുന്നു.
BytesIO()	PIL ഇമേജ് ലോഡറിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ബൈറ്റ്-സ്ട്രീം ഒബ്ജക്റ്റിലേക്ക് ബൈനറി ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ, ഇത് ResNet പ്രോസസ്സിംഗിനായി Spark DataFrames-ൽ നിന്ന് PIL ഫോർമാറ്റിലേക്ക് ഇമേജ് ബൈനറി ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
Image.open()	ബൈനറി ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇമേജുകൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു PIL കമാൻഡ്, ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ പൈപ്പ്ലൈനിലെ പരിവർത്തനങ്ങൾ സാധ്യമാക്കുന്നു. സ്പാർക്കിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഇമേജ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾക്കായി തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ഈ കമാൻഡ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്പാർക്ക് യു ഡി എഫ് സീരിയലൈസേഷൻ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്, വിതരണം ചെയ്ത പ്രോസസ്സിംഗ് പലപ്പോഴും പ്രവർത്തനങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള ജോലികളിൽ. എന്നിരുന്നാലും, സ്പാർക്ക് ചില നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് അതിൽ SparkContext. മുകളിലെ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, ഡാറ്റാഫ്രെയിമിലെ ഓരോ വരിയുടെയും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഒരു UDF-നുള്ളിൽ ResNet ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ഒരു SparkContext പരിമിതിയെ ബാധിക്കുന്നു: SparkContext എന്നത് ഡ്രൈവർ നോഡിൽ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കാനാകൂ, വർക്കർ നോഡുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കോഡിനുള്ളിൽ ഉപയോഗിക്കില്ല, അതിനാലാണ് കോഡ് ഒരു പിശക് സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. സ്പാർക്ക് സെഷൻ, ഇമേജ് പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്, ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ഇമേജ് വെക്‌ടറൈസർ ക്ലാസ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതാണ് പ്രാരംഭ പരിഹാരം. ഈ ടാസ്‌ക്കുകൾ ഒരു ക്ലാസിൽ കേന്ദ്രീകൃതമാക്കുന്നതിലൂടെ, കോഡ് മോഡുലറും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമായി നിലനിർത്താൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. 💻

ആദ്യ സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, ഇമേജ് വെക്‌ടറൈസർ ക്ലാസ് ഒരു സ്‌പാർക്ക് സെഷൻ ആരംഭിക്കുകയും ജനപ്രിയ ഡീപ് ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിയായ പൈടോർച്ചിൽ നിന്ന് മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച റെസ്‌നെറ്റ് മോഡൽ ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വലുപ്പം മാറ്റലും നോർമലൈസേഷനും ഉൾപ്പെടെ ഒരു കൂട്ടം പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചാൽ, ഓരോ ചിത്രവും മോഡലിന് അനുയോജ്യമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ്_ഫീച്ചേഴ്‌സ് രീതി ഓരോ ചിത്രവും എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു എന്ന് നിർവചിക്കുന്നു: ആദ്യം, ഇമേജ് റീഡ് ചെയ്യുകയും പ്രീ-പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫീച്ചർ വെക്‌ടറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് റെസ്‌നെറ്റ് മോഡലിലൂടെ കടന്നുപോകുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സമീപനം SparkContext സീരിയലൈസേഷൻ പ്രശ്‌നത്തെ ബാധിക്കുന്നു, കാരണം Spark ഘടകങ്ങൾ തൊഴിലാളികളുടെ ചുമതലകളിൽ നേരിട്ട് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ UDF ശ്രമിക്കുന്നു. വിതരണം ചെയ്ത നോഡുകളിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനായി PySpark-ന് ResNet മോഡൽ സീരിയലൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ, അത് ഒരു റൺടൈം പ്രശ്നം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഇത് പരിഹരിക്കാൻ, രണ്ടാമത്തെ സമീപനം Spark's ഉപയോഗിക്കുന്നു പ്രക്ഷേപണം വേരിയബിളുകൾ, ഓരോ തൊഴിലാളിക്കും ഒരിക്കൽ മാത്രം ഡാറ്റയോ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളോ വിതരണം ചെയ്യുന്നു. ResNet മോഡൽ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നത് ഓരോ വർക്കർ നോഡിലും മോഡൽ സംഭരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ഓരോ UDF കോളിലും വീണ്ടും ആരംഭിക്കുന്നത് തടയുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ സമയത്ത് ബ്രോഡ്‌കാസ്റ്റ് മോഡൽ പരാമർശിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് സജ്ജീകരണം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും അളക്കാവുന്നതുമാക്കുന്നു. ഈ രീതി റിസോഴ്‌സ് ഉപയോഗം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും സ്പാർക്ക് ഡ്രൈവറിൽ ആവശ്യമായ ഘടകങ്ങൾ മാത്രമേ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നുള്ളൂ, തൊഴിലാളികളിലല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് SparkContext പിശക് ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സമാന്തരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ഇത് രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് UDF ഫംഗ്ഷൻ ക്രമീകരിച്ചതിന് ശേഷം, ഡാറ്റാഫ്രെയിമിൻ്റെ ഓരോ വരിയിലും പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു UDF ഞങ്ങൾ നിർവ്വചിക്കുന്നു. വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ, യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗിനായി മൂന്നാം സ്ക്രിപ്റ്റ് നൽകിയിരിക്കുന്നു പൈടെസ്റ്റ്. ബൈനറി ഇമേജ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും ശരിയായ വലിപ്പത്തിലുള്ള ഫീച്ചർ വെക്റ്റർ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഫംഗ്ഷൻ്റെ കഴിവ് ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് പരിശോധിക്കുന്നു. വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ഘടകത്തിൻ്റെയും പ്രവർത്തനം പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ടെസ്റ്റിംഗ് വിശ്വാസ്യതയുടെ മറ്റൊരു പാളി ചേർക്കുന്നു. 📊 യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ വിതരണം ചെയ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം കോഡ് പരിഷ്‌ക്കരണങ്ങൾ നോഡുകളിലുടനീളം ഉദ്ദേശിക്കാത്ത പ്രശ്‌നങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഈ സമീപനങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഇമേജ് ഡാറ്റ സമാന്തരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള സ്പാർക്കിൻ്റെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗിലും AI പ്രോജക്റ്റുകളിലും വലിയ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഈ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് മോഡലുകൾ, UDF-കൾ, ടെസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾ എന്നിവ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഈ പരിഹാരങ്ങൾ വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിന് വഴക്കവും സ്കേലബിളിറ്റിയും വിശ്വാസ്യതയും നൽകുന്നു - വിതരണം ചെയ്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകളിൽ സ്ഥിരവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

Spark UDF സീരിയലൈസേഷൻ പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: ഡ്രൈവർ നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള SparkContext

PySpark, PyTorch എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ബാക്കെൻഡ് സമീപനം

# 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"]))

SparkContext ഡ്രൈവർ പരിമിതി മറികടക്കാൻ സ്പാർക്ക് ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾക്കൊപ്പം ഇതര ബാക്കെൻഡ് സമീപനം

# 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()))

ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനായി സ്പാർക്ക് യു ഡി എഫ് പരീക്ഷിക്കുകയും സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

പൈടെസ്റ്റിലെ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂട്

# 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

ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി Spark UDF-കൾ ഉപയോഗിച്ച് സീരിയലൈസേഷൻ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കുന്നു

ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിൽ ഒന്ന് അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് പോലുള്ള വിപുലമായ ജോലികൾക്കായി ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോക്തൃ-നിർവചിച്ച ഫംഗ്ഷനുകളിൽ (യുഡിഎഫ്) പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സുഗമമായ സീരിയലൈസേഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. സ്പാർക്ക് അന്തർലീനമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, സ്പാർക്ക് യു ഡി എഫിനുള്ളിലെ ടാസ്‌ക്കുകൾ പ്രോസസ്സിംഗിനായി വർക്കർ നോഡുകളിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പോലുള്ള സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനാവാത്ത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെട്ടാൽ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉന്നയിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, PyTorch-ൽ നിന്നുള്ള ResNet മോഡൽ നേറ്റീവ് ആയി സീരിയലൈസ് ചെയ്യാവുന്നതല്ല, അതായത് "ഡ്രൈവറിൽ മാത്രമേ SparkContext ഉപയോഗിക്കാവൂ" എന്ന പിശക് ഒഴിവാക്കാൻ Spark-നുള്ളിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

SparkContext ഉൾപ്പെടെ, UDF-ൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഘടകങ്ങളും നേരിട്ട് വർക്കർ നോഡുകളിലേക്ക് വിതരണം ചെയ്യാൻ സ്പാർക്ക് ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ സീരിയലൈസേഷൻ ഒരു തടസ്സമായി മാറുന്നു. ResNet മോഡൽ ഓരോ തവണയും പുനരാരംഭിക്കാതെ തന്നെ നോഡുകളിലുടനീളം കാര്യക്ഷമമായി പങ്കിടാൻ ഞങ്ങൾ ഒരു ബ്രോഡ്‌കാസ്റ്റ് വേരിയബിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഈ പരിമിതിയാണ്. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ദി broadcast() സ്പാർക്കിൻ്റെ സീരിയലൈസേഷൻ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ട്രിഗർ ചെയ്യാതെ തന്നെ പ്രാദേശികമായി റഫറൻസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഓരോ തൊഴിലാളിക്കും വായന-മാത്രം ഡാറ്റ വിതരണം ചെയ്യാൻ രീതി സഹായിക്കുന്നു. മോഡൽ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എല്ലാ നോഡുകളിലും ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാതെ തന്നെ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനായി ResNet വെയ്‌റ്റുകൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് മെമ്മറി ഉപയോഗവും പ്രകടനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. 🌍

ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനപ്പുറം വിതരണം ചെയ്ത ML പൈപ്പ് ലൈനുകൾക്ക് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപകമായി ബാധകമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു ശുപാർശ സംവിധാനം നടപ്പിലാക്കുകയാണെങ്കിൽ, സ്പാർക്ക് സീരിയലൈസേഷൻ പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യാം. അതുപോലെ, മറ്റ് പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി (ടെക്‌സ്റ്റ് വെക്‌ടറൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ളവ) UDF-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനാവാത്ത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്നും പ്രയോജനം നേടുന്നു, ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ ഓവർഹെഡുകളില്ലാതെ ഉയർന്ന സമാന്തര ടാസ്‌ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സ്പാർക്കിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റാ ടാസ്‌ക്കുകളിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ആവശ്യമായ സ്കേലബിളിറ്റി നൽകിക്കൊണ്ട്, സങ്കീർണ്ണമായ ML വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സ്പാർക്കിനെ ഈ രീതികൾ ശക്തമാക്കുന്നു. 🚀

Spark UDF സീരിയലൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും

എന്തുകൊണ്ടാണ് SparkContext ഡ്രൈവറിൽ തുടരേണ്ടത്?
വിതരണം ചെയ്ത ടാസ്ക്കുകൾ ഏകോപിപ്പിക്കുന്നതിന് SparkContext അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ് കൂടാതെ ജോലി ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് ഡ്രൈവറിൽ തന്നെ തുടരുകയും വേണം. വർക്കർ നോഡുകൾ ഡ്രൈവർ അസൈൻ ചെയ്യുന്ന ടാസ്‌ക്കുകൾ നിർവ്വഹിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയ്ക്ക് സ്വതന്ത്രമായ SparkContext ആക്‌സസ് ഇല്ല.
എന്ത് വേഷമാണ് ചെയ്യുന്നത് broadcast() ഈ പിശക് പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഫംഗ്‌ഷൻ പ്ലേ ചെയ്യണോ?
ദി broadcast() എല്ലാ വർക്കർ നോഡുകളുമായും ഒരു റീഡ്-ഒൺലി വേരിയബിൾ പങ്കിടാൻ ഫംഗ്ഷൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഓരോ ടാസ്ക്കിലും മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ വീണ്ടും ആരംഭിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു, അങ്ങനെ മെമ്മറി കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
ഉപയോഗിക്കുന്നത് with torch.no_grad() Spark UDF-ൽ ആവശ്യമുണ്ടോ?
അതെ, with torch.no_grad() അനുമാന സമയത്ത് ഗ്രേഡിയൻ്റ് ട്രാക്കിംഗ് തടയുന്നു, മെമ്മറി സംരക്ഷിക്കുന്നു. സ്പാർക്കിലെ വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന് ഇത് നിർണായകമാണ്, ഇവിടെ നിരവധി നോഡുകളിൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകൾ നടക്കുന്നു.
UDF-കളും PySpark-ഉം എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റ സീരിയലൈസേഷൻ വ്യത്യസ്തമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?
ഒരു Spark DataFrame-ൽ UDF പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, PySpark അതിനുള്ളിൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ സീരിയലൈസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. റൺടൈം പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ, ML മോഡലുകൾ പോലെയുള്ള സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനാവാത്ത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവം കൈകാര്യം ചെയ്യണം.
സ്പാർക്കിലെ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനുവേണ്ടി UDF-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രധാന നേട്ടം എന്താണ്?
UDF-കൾ ഒരു ഡാറ്റാഫ്രെയിമിൻ്റെ ഓരോ വരിയിലും ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, ഇത് സമാന്തരമായി ടാസ്‌ക്കുകൾ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ സ്പാർക്കിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടാസ്‌ക്കുകളിലെ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ പോലുള്ള ഡാറ്റാ-ഹെവി പ്രോസസ്സുകൾക്ക് ഇത് UDF-കളെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

പൊതിയുന്നു: SparkContext സീരിയലൈസേഷനിലെ പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ

വിതരണം ചെയ്ത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിൽ, SparkContext-ലെ Spark-ൻ്റെ "ഡ്രൈവർ-മാത്രം" നിയന്ത്രണം സീരിയലൈസേഷൻ പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് ML മോഡലുകൾ പോലെയുള്ള സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനാവാത്ത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ. ബ്രോഡ്‌കാസ്റ്റിംഗ് ഒരു പ്രായോഗിക പരിഹാരമാർഗം നൽകുന്നു, ഇത് മോഡലുകൾ വർക്കർ നോഡുകളുമായി കാര്യക്ഷമമായി പങ്കിടാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

സ്കേലബിൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കുകൾക്കായി, ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഓരോ നോഡിലും വീണ്ടും ലോഡുചെയ്യാതെ തന്നെ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ സമീപനം UDF പരിമിതികളെ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, സ്പാർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനും മറ്റ് വലിയ തോതിലുള്ള ML വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കും ശക്തമായ പരിഹാരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. 🚀

അധിക ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

Apache Spark-ൽ SparkContext നിയന്ത്രണങ്ങളും സീരിയലൈസേഷനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ കാണുക: അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
PyTorch-ൻ്റെ ResNet മോഡലും മുൻകൂട്ടി പരിശീലിച്ച ആർക്കിടെക്ചറുകളും സംബന്ധിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാവുന്നതാണ്: പൈടോർച്ച് മോഡൽ ഹബ് .
Spark UDF സീരിയലൈസേഷനും മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളും ബ്രോഡ്കാസ്റ്റിംഗ് മനസ്സിലാക്കാൻ, ഡാറ്റാബ്രിക്സിൻ്റെ സാങ്കേതിക ഗൈഡുകൾ കാണുക: ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
വിപുലമായ ഉപയോഗ കേസുകളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സ്പാർക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക: ഡാറ്റ സയൻസിലേക്ക് .