工具系列：PyCaret介绍_Fugue 集成_Spark、Dask分布式训练

文章目录

1、分布式计算场景
- （1）分类
- （2）回归
- （3）时间序列
2、分布式应用技巧
- (1)一个更实际的案例
- (2) 在设置中使用lambda而不是dataframe
- (3) 保持确定性
- (4) 设置n_jobs
- (4)设置适当的批量大小
- (5) 显示进度
- (6)自定义指标
- (7) Spark设置
- (8) Dask
- (9) 本地并行化
- (10) 如何开发

Fugue 是一个低代码的统一接口，用于不同的计算框架，如 Spark、Dask。PyCaret 使用 Fugue 来支持分布式计算场景。

1、分布式计算场景

（1）分类

让我们从最标准的例子开始，代码与本地版本完全相同，没有任何魔法。

# 导入所需的库
from pycaret.datasets import get_data  # 导入获取数据的函数
from pycaret.classification import *  # 导入分类模型# 使用get_data函数获取名为"juice"的数据集，并设置verbose参数为False，表示不显示详细信息
data = get_data("juice", verbose=False)# 设置目标变量为'Purchase'，n_jobs参数为1表示使用单个进程
setup(data=data, target='Purchase', n_jobs=1)# 获取前5个模型的名称，并存储在test_models变量中
test_models = models().index.tolist()[:5]

在这里插入图片描述

compare_model如果您不想使用分布式系统，也完全相同。

# 比较模型函数
compare_models(include=test_models, n_select=2)

在这里插入图片描述

Processing:   0%|          | 0/26 [00:00<?, ?it/s][LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',random_state=4292, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,warm_start=False),DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,random_state=4292, splitter='best')]

现在让我们将其分布式，作为一个玩具案例，在dask上。唯一改变的是一个额外的参数parallel_backend。

# 导入所需的库
from pycaret.parallel import FugueBackend# 使用FugueBackend作为并行计算的后端# compare_models函数用于比较多个模型的性能
# include参数指定要比较的模型列表
# n_select参数指定要选择的最佳模型数量
# parallel参数指定使用的并行计算后端，这里使用FugueBackend("dask")表示使用Dask作为并行计算后端compare_models(include=test_models, n_select=2, parallel=FugueBackend("dask"))

在这里插入图片描述

[LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',random_state=4292, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,warm_start=False),DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,random_state=4292, splitter='best')]

为了使用Spark作为执行引擎，您必须能够访问一个Spark集群，并且必须拥有一个SparkSession，让我们初始化一个本地的Spark会话。

# 导入SparkSession模块
from pyspark.sql import SparkSession# 创建或获取SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

现在只需将parallel_backend更改为此会话对象，即可在Spark上运行。您必须明白这只是一个玩具案例。在实际情况中，您需要拥有一个指向真实Spark集群的SparkSession，才能享受Spark的强大功能。

# 调用 compare_models 函数，传入参数 include=test_models、n_select=2 和 parallel=FugueBackend(spark)
compare_models(include=test_models, n_select=2, parallel=FugueBackend(spark))

在这里插入图片描述

[LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',random_state=4292, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,warm_start=False),DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,random_state=4292, splitter='best')]

最后，你可以使用pull命令来获取指标表格。

pull()

在这里插入图片描述

（2）回归

回归问题与分类问题遵循相同的模式。

# 导入所需的库
from pycaret.datasets import get_data  # 导入获取数据的函数
from pycaret.regression import *  # 导入回归模型# 设置数据和目标变量
setup(data=get_data("insurance", verbose=False), target='charges', n_jobs=1)# 获取前5个模型
test_models = models().index.tolist()[:5]

在这里插入图片描述

compare_model如果您不想使用分布式系统，也完全相同。

# 比较模型性能的函数
# 参数：
# include: 需要比较的模型列表
# n_select: 需要选择的模型数量
# sort: 按照哪个指标进行排序，默认为平均绝对误差（MAE）compare_models(include=test_models, n_select=2, sort="MAE")

在这里插入图片描述

Processing:   0%|          | 0/26 [00:00<?, ?it/s][Lars(copy_X=True, eps=2.220446049250313e-16, fit_intercept=True, fit_path=True,jitter=None, n_nonzero_coefs=500, normalize='deprecated',precompute='auto', random_state=3514, verbose=False),LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1,normalize='deprecated', positive=False)]

现在让我们将其分布式，作为一个玩具案例，在dask上。唯一改变的是一个额外的参数parallel_backend。

# 导入所需的库
from pycaret.parallel import FugueBackend# 使用FugueBackend作为并行计算的后端# compare_models函数用于比较多个模型的性能，并选择性能最好的几个模型
# include参数指定要比较的模型列表
# n_select参数指定要选择的模型数量
# sort参数指定按照哪个指标进行排序，这里选择按照平均绝对误差（MAE）进行排序
# parallel参数指定使用的并行计算后端，这里选择使用FugueBackend("dask")作为并行计算的后端
compare_models(include=test_models, n_select=2, sort="MAE", parallel=FugueBackend("dask"))

在这里插入图片描述

[Lars(copy_X=True, eps=2.220446049250313e-16, fit_intercept=True, fit_path=True,jitter=None, n_nonzero_coefs=500, normalize='deprecated',precompute='auto', random_state=3514, verbose=False),LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1,normalize='deprecated', positive=False)]

为了使用Spark作为执行引擎，您必须能够访问一个Spark集群，并且必须拥有一个SparkSession，让我们初始化一个本地的Spark会话。

# 导入SparkSession模块
from pyspark.sql import SparkSession# 创建或获取一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

现在只需将parallel_backend更改为此会话对象，即可在Spark上运行。您必须明白这只是一个玩具案例。在真实情况下，您需要拥有一个指向真实Spark集群的SparkSession，才能享受Spark的强大功能。

# 调用compare_models函数，传入参数include=test_models、n_select=2、sort="MAE"和parallel=FugueBackend(spark)
compare_models(include=test_models, n_select=2, sort="MAE", parallel=FugueBackend(spark))

在这里插入图片描述

[Lars(copy_X=True, eps=2.220446049250313e-16, fit_intercept=True, fit_path=True,jitter=None, n_nonzero_coefs=500, normalize='deprecated',precompute='auto', random_state=3514, verbose=False),LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1,normalize='deprecated', positive=False)]

最后，你可以使用pull命令来获取指标表格。

pull()

在这里插入图片描述

（3）时间序列

它遵循与分类相同的模式。

# 导入所需的库和模块
from pycaret.datasets import get_data  # 导入获取数据的函数
from pycaret.time_series import *  # 导入时间序列模块# 创建时间序列预测实验对象
exp = TSForecastingExperiment()# 设置实验参数
exp.setup(data=get_data('airline', verbose=False),  # 获取数据集，此处使用航空数据集fh=12,  # 设置预测的未来时间步数为12fold=3,  # 设置交叉验证的折数为3fig_kwargs={'renderer': 'notebook'},  # 设置绘图参数，此处使用notebook作为渲染器session_id=42  # 设置随机种子为42，保证实验的可重复性
)# 获取前5个模型的名称
test_models = exp.models().index.tolist()[:5]

在这里插入图片描述

# 比较模型性能并选择最佳模型# 使用exp.compare_models函数比较模型性能，并选择最佳的3个模型作为基准模型
# 参数include=test_models表示只比较test_models中的模型
# 参数n_select=3表示选择性能最好的3个模型作为最佳基准模型
best_baseline_models = exp.compare_models(include=test_models, n_select=3)
best_baseline_models

在这里插入图片描述

Processing:   0%|          | 0/27 [00:00<?, ?it/s][ARIMA(maxiter=50, method='lbfgs', order=(1, 0, 0), out_of_sample_size=0,scoring='mse', scoring_args=None, seasonal_order=(0, 1, 0, 12),start_params=None, suppress_warnings=False, trend=None,with_intercept=True),NaiveForecaster(sp=12, strategy='last', window_length=None),PolynomialTrendForecaster(degree=1, regressor=None, with_intercept=True)]

# 导入所需的模块
from pycaret.parallel import FugueBackend# 使用FugueBackend作为并行计算的后端
# FugueBackend是一个用于分布式计算的后端，可以使用Dask或Ray来实现并行计算
# 这里使用了"Dask"作为FugueBackend的参数，表示使用Dask来进行并行计算# 使用exp.compare_models函数比较模型性能，并选择最佳的3个模型
# include参数指定要比较的模型列表，test_models是一个包含待比较模型的列表
# n_select参数指定要选择的最佳模型的数量，这里选择了3个最佳模型
# parallel参数指定并行计算的后端，这里使用了之前创建的FugueBackend对象# 将比较结果保存在best_baseline_models变量中，该变量将包含最佳的3个模型
best_baseline_models = exp.compare_models(include=test_models, n_select=3, parallel=FugueBackend("dask"))
best_baseline_models

在这里插入图片描述

[ARIMA(maxiter=50, method='lbfgs', order=(1, 0, 0), out_of_sample_size=0,scoring='mse', scoring_args=None, seasonal_order=(0, 1, 0, 12),start_params=None, suppress_warnings=False, trend=None,with_intercept=True),NaiveForecaster(sp=12, strategy='last', window_length=None),PolynomialTrendForecaster(degree=1, regressor=None, with_intercept=True)]

# 导入SparkSession模块
from pyspark.sql import SparkSession# 创建或获取SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 导入所需的模块
from pycaret.parallel import FugueBackend# 使用FugueBackend作为并行计算的后端# 使用exp.compare_models函数来比较模型性能并选择最佳模型
# include参数指定要比较的模型列表，这里选择了test_models列表的前两个模型
# n_select参数指定要选择的最佳模型数量，这里选择了3个最佳模型
# parallel参数指定并行计算的后端，这里使用了FugueBackend(spark)# 将比较结果保存在best_baseline_models变量中
best_baseline_models = exp.compare_models(include=test_models[:2], n_select=3, parallel=FugueBackend(spark))
best_baseline_models

在这里插入图片描述

[NaiveForecaster(sp=1, strategy='last', window_length=None),NaiveForecaster(sp=1, strategy='mean', window_length=None)]

# 从exp对象中调用pull()方法
exp.pull()

在这里插入图片描述

2、分布式应用技巧

(1)一个更实际的案例

上面的例子都是纯粹的玩具，为了在分布式系统中使事情完美运行，你必须注意一些事情

(2) 在设置中使用lambda而不是dataframe

如果你直接在setup中提供一个dataframe，这个数据集将需要发送到所有的工作节点。如果dataframe是1G，你有100个工作节点，那么你的驱动机器可能需要发送高达100G的数据（取决于具体框架的实现），这个数据传输本身就成为了一个瓶颈。相反，如果你提供一个lambda函数，它不会改变本地计算的情况，但驱动程序只会将函数引用发送给工作节点，每个工作节点将负责自己加载数据，因此驱动程序端没有大量的流量。

(3) 保持确定性

你应该始终使用session_id来使分布式计算具有确定性。

(4) 设置n_jobs

在想要分布式运行某些任务时，明确设置n_jobs非常重要，这样它就不会过度使用本地/远程资源。这也可以避免资源争用，并加快计算速度。

# 导入所需的库
from pycaret.datasets import get_data  # 导入获取数据的函数
from pycaret.classification import *  # 导入分类模块# 设置函数，用于获取数据
# 使用get_data函数获取名为"juice"的数据集，关闭冗长输出(verbose=False)，关闭数据集的概要信息(profile=False)
# 设置目标变量为'Purchase'
# 设置会话ID为0，以确保结果的可重复性
# 设置使用的CPU核心数为1
setup(data_func=lambda: get_data("juice", verbose=False, profile=False), target='Purchase', session_id=0, n_jobs=1);

在这里插入图片描述

(4)设置适当的批量大小

batch_size参数有助于在负载均衡和开销之间进行调整。对于每个批次，设置将只调用一次。所以

选择	负载均衡	开销	最佳情况
较小的批量大小	更好	更差	`训练时间 >> 数据加载时间` 或者 `模型数量 ~= 工作进程数量`
较大的批量大小	更差	更好	`训练时间 << 数据加载时间` 或者 `模型数量 >> 工作进程数量`

默认值设置为1，表示我们希望获得最佳的负载均衡。

(5) 显示进度

在开发中，您可以通过display_remote=True启用可视效果，但同时您还必须启用Fugue回调，以便驱动程序可以监视工作进度。但建议在生产环境中关闭显示。

# 导入所需的模块
from pycaret.parallel import FugueBackend# 定义配置参数
fconf = {"fugue.rpc.server": "fugue.rpc.flask.FlaskRPCServer",  # 保持该值不变"fugue.rpc.flask_server.host": "0.0.0.0",  # 驱动程序的 IP 地址，工作节点可以访问"fugue.rpc.flask_server.port": "3333",  # 驱动程序上的开放端口"fugue.rpc.flask_server.timeout": "2 sec",  # 工作节点与驱动程序通信的超时时间
}# 创建 FugueBackend 对象
be = FugueBackend("dask", fconf, display_remote=True, batch_size=3, top_only=False)# 使用 FugueBackend 对象进行模型比较
compare_models(n_select=2, parallel=be)

在这里插入图片描述

Processing:   0%|          | 0/14 [00:00<?, ?it/s][RidgeClassifier(alpha=1.0, class_weight=None, copy_X=True, fit_intercept=True,max_iter=None, normalize='deprecated', positive=False,random_state=0, solver='auto', tol=0.001),LinearDiscriminantAnalysis(covariance_estimator=None, n_components=None,priors=None, shrinkage=None, solver='svd',store_covariance=False, tol=0.0001)]

(6)自定义指标

您可以像以前一样添加自定义指标。但是为了使评分器可分发，它必须是可序列化的。一个常见的函数应该没问题，但是如果在函数内部使用了一些不可序列化的全局变量（例如一个RLock对象），可能会引发问题。因此，请尽量使自定义函数独立于全局变量。

# 定义一个名为score_dummy的函数，用于计算模型的得分
# 参数y_true表示真实值，y_pred表示预测值，axis表示计算得分的轴
def score_dummy(y_true, y_pred, axis=0):return 0.0# 添加一个名为'mydummy'的指标
# 参数id表示指标的唯一标识符
# 参数name表示指标的名称
# 参数score_func表示计算指标得分的函数，这里使用之前定义的score_dummy函数
# 参数target表示指标的计算目标，这里是预测值
# 参数greater_is_better表示得分是否越大越好，这里设置为False，表示得分越小越好
add_metric(id='mydummy',name='DUMMY',score_func=score_dummy,target='pred',greater_is_better=False)

Name                                                             DUMMY
Display Name                                                     DUMMY
Score Function                <function score_dummy at 0x7f8aa0dc0ca0>
Scorer               make_scorer(score_dummy, greater_is_better=False)
Target                                                            pred
Args                                                                {}
Greater is Better                                                False
Multiclass                                                        True
Custom                                                            True
Name: mydummy, dtype: object

在类实例中添加一个函数也是可以的，但是请确保类中的所有成员变量都是可序列化的。

# 获取模型列表的前5个模型
test_models = models().index.tolist()[:5]# 比较模型
# include参数指定要比较的模型列表
# n_select参数指定要选择的模型数量
# sort参数指定排序方式，这里使用"DUMMY"表示不进行排序
# parallel参数指定使用的并行计算后端，这里使用Dask作为后端
compare_models(include=test_models, n_select=2, sort="DUMMY", parallel=FugueBackend("dask"))

在这里插入图片描述

[DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,random_state=0, splitter='best'),LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,warm_start=False)]

pull()

在这里插入图片描述

# 定义一个Scores类
class Scores:# 定义一个名为score_dummy2的方法，用于计算得分# 参数y_true表示真实标签，y_prob表示预测概率，axis表示轴def score_dummy2(self, y_true, y_prob, axis=0):return 1.0# 创建一个Scores对象
scores = Scores()# 添加一个指标
add_metric(id='mydummy2',  # 指标的唯一标识符name='DUMMY2',  # 指标的名称score_func=scores.score_dummy2,  # 指标的计算函数target='pred_proba',  # 指标的目标值，这里是预测概率greater_is_better=True,  # 指标的得分越大越好
)

Name                                                            DUMMY2
Display Name                                                    DUMMY2
Score Function       <bound method Scores.score_dummy2 of <__main__...
Scorer               make_scorer(score_dummy2, needs_proba=True, er...
Target                                                      pred_proba
Args                                                                {}
Greater is Better                                                 True
Multiclass                                                        True
Custom                                                            True
Name: mydummy2, dtype: object


# 调用compare_models函数，传入参数include=test_models、n_select=2、sort="DUMMY2"和parallel=FugueBackend("dask")
compare_models(include=test_models, n_select=2, sort="DUMMY2", parallel=FugueBackend("dask"))

在这里插入图片描述

[DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,random_state=0, splitter='best'),LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=1000,multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,warm_start=False)]

# 这是一个函数定义，函数名为pull
def pull():# 这是一个空函数，没有任何代码pass

在这里插入图片描述

(7) Spark设置

强烈建议每个Spark执行器上只有一个worker，这样worker可以充分利用所有的CPU（设置spark.task.cpus）。当你这样做时，你应该明确地在setup中设置n_jobs为每个执行器的CPU数量。

executor_cores = 4spark = SparkSession.builder.config("spark.task.cpus", executor_cores).config("spark.executor.cores", executor_cores).getOrCreate()setup(data=get_data("juice", verbose=False, profile=False), target = 'Purchase', session_id=0, n_jobs=executor_cores)compare_models(n_select=2, parallel=FugueBackend(spark))

(8) Dask

Dask有假分布式模式，例如默认的（多线程）和多进程模式。默认模式可以正常工作（但实际上是按顺序运行的），而多进程模式目前对PyCaret不起作用，因为它会干扰PyCaret的全局变量。另一方面，任何Spark执行模式都可以正常工作。

(9) 本地并行化

对于尝试非平凡数据和模型的实际用途，本地并行化（最简单的方法是使用上面显示的本地Dask作为后端）通常没有性能优势。因为在训练过程中很容易超载CPU，增加资源争用。本地并行化的价值在于验证代码，并让你相信分布式环境将在更短的时间内提供预期的结果。

(10) 如何开发

分布式系统很强大，但你必须遵循一些良好的实践来使用它们：

从小到大： 最初，你必须从一小组数据开始，例如在compare_model中将你想尝试的模型限制为一小组廉价模型，当你验证它们工作正常后，可以切换到更大的模型集合。
从本地到分布式： 你应该按照这个顺序进行：先在本地验证小数据，然后在分布式环境下验证小数据，最后在分布式环境下验证大数据。当前的设计使过渡无缝。你可以按顺序进行这些操作：parallel=None -> parallel=FugueBackend() -> parallel=FugueBackend(spark)。在第二步中，你可以替换为本地的SparkSession或本地的dask。