本篇内容介绍了“如何使用Mars Remote API执行Python函数”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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Mars 是一个并行和分布式 Python 框架，能轻松把单机大家耳熟能详的的 numpy、pandas、scikit-learn 等库，以及 Python 函数利用多核或者多机加速。这其中，并行和分布式 Python 函数主要利用 Mars Remote API。
启动 Mars 分布式环境可以参考：
命令行方式在集群中部署。
Kubernetes 中部署。
MaxCompute 开箱即用的环境，购买了 MaxCompute 服务的可以直接使用。
使用 Mars Remote API 非常简单，只需要对原有的代码做少许改动，就可以分布式执行。
拿用蒙特卡洛方法计算 π 为例。代码如下，我们编写了两个函数，calc_chunk 用来计算每个分片内落在圆内的点的个数，calc_pi 用来把多个分片 calc_chunk 计算的结果汇总最后得出 π 值。
from typing import Listimport numpy as npdef calc_chunk(n: int, i: int):# 计算n个随机点（x和y轴落在-1到1之间）到原点距离小于1的点的个数rs = np.random.RandomState(i) a = rs.uniform(-1, 1, size=(n, 2)) d = np.linalg.norm(a, axis=1)return (d < 1).sum()def calc_pi(fs: List[int], N: int):# 将若干次 calc_chunk 计算的结果汇总，计算 pi 的值return sum(fs) * 4 / N N = 200_000_000 n = 10_000_000 fs = [calc_chunk(n, i) for i in range(N // n)] pi = calc_pi(fs, N) print(pi)
%%time 下可以看到结果：
3.1416312 CPU times: user 9.47 s, sys: 2.62 s, total: 12.1 s Wall time: 12.3 s
在单机需要 12.3 s。
要让这个计算使用 Mars Remote API 并行起来，我们不需要对函数做任何改动，需要变动的仅仅是最后部分。
import mars.remote as mr# 函数调用改成 mars.remote.spawnfs = [mr.spawn(calc_chunk, args=(n, i)) for i in range(N // n)]# 把 spawn 的列表传入作为参数，再 spawn 新的函数pi = mr.spawn(calc_pi, args=(fs, N))# 通过 execute() 触发执行，fetch() 获取结果print(pi.execute().fetch())
%%time 下看到结果：
3.1416312 CPU times: user 29.6 ms, sys: 4.23 ms, total: 33.8 ms Wall time: 2.85 s
结果一模一样，但是却有数倍的性能提升。
可以看到，对已有的 Python 代码，Mars remote API 几乎不需要做多少改动，就能有效并行和分布式来加速执行过程。
为了让读者理解 Mars Remote API 的作用，我们从另一个例子开始。现在我们有一个数据集，我们希望对它们做一个分类任务。要做分类，我们有很多算法和库可以选择，这里我们用 RandomForest、LogisticRegression，以及 XGBoost。
困难的地方是，除了有多个模型选择，这些模型也会包含多个超参，那哪个超参效果最好呢？对于调参不那么有经验的同学，跑过了才知道。所以，我们希望能生成一堆可选的超参，然后把他们都跑一遍，看看效果。
这个例子里我们使用 otto 数据集。
首先，我们准备数据。读取数据后，我们按 2：1 的比例把数据分成训练集和测试集。
import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef gen_data():df = pd.read_csv('otto/train.csv')
X = df.drop(['target', 'id'], axis=1)
y = df['target']
label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) return train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=123)
X_train, X_test, y_train, y_test = gen_data()接着，我们使用 scikit-learn 的 RandomForest 和 LogisticRegression 来处理分类。
RandomForest：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierdef random_forest(X_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, verbose: bool = False, **kw):model = RandomForestClassifier(verbose=verbose, **kw) model.fit(X_train, y_train)return model
接着，我们生成供 RandomForest 使用的超参，我们用 yield 的方式来迭代返回。
def gen_random_forest_parameters():for n_estimators in [50, 100, 600]:for max_depth in [None, 3, 15]:for criterion in ['gini', 'entropy']:yield {'n_estimators': n_estimators,'max_depth': max_depth,'criterion': criterion
}LogisticRegression 也是这个过程。我们先定义模型。
from sklearn.linear_model import LogisticRegressiondef logistic_regression(X_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, verbose: bool = False, **kw):model = LogisticRegression(verbose=verbose, **kw) model.fit(X_train, y_train)return model
接着生成供 LogisticRegression 使用的超参。
def gen_lr_parameters():for penalty in ['l2', 'none']:for tol in [0.1, 0.01, 1e-4]:yield {'penalty': penalty,'tol': tol
}XGBoost 也是一样，我们用 XGBClassifier 来执行分类任务。
from xgboost import XGBClassifierdef xgb(X_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, verbose: bool = False, **kw):model = XGBClassifier(verbosity=int(verbose), **kw) model.fit(X_train, y_train)return model
生成一系列超参。
def gen_xgb_parameters():for n_estimators in [100, 600]:for criterion in ['gini', 'entropy']:for learning_rate in [0.001, 0.1, 0.5]:yield {'n_estimators': n_estimators,'criterion': criterion,'learning_rate': learning_rate
}接着我们编写验证逻辑，这里我们使用 log_loss 来作为评价函数。
from sklearn.metrics import log_lossdef metric_model(model, X_test: pd.DataFrame, y_test: pd.Series) -> float:if isinstance(model, bytes): model = pickle.loads(model) y_pred = model.predict_proba(X_test)return log_loss(y_test, y_pred)def train_and_metric(train_func, train_params: dict, X_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, X_test: pd.DataFrame, y_test: pd.Series, verbose: bool = False ):# 把训练和验证封装到一起model = train_func(X_train, y_train, verbose=verbose, **train_params) metric = metric_model(model, X_test, y_test)return model, metric
做好准备工作后，我们就开始来跑模型了。针对每个模型，我们把每次生成的超参们送进去训练，除了这些超参，我们还把 n_jobs 设成 -1，这样能更好利用单机的多核。
results = []# -------------# Random Forest# -------------for params in gen_random_forest_parameters():
print(f'calculating on {params}')# fixed random_stateparams['random_state'] = 123# use all CPU coresparams['n_jobs'] = -1model, metric = train_and_metric(random_forest, params,
X_train, y_train,
X_test, y_test)
print(f'metric: {metric}')
results.append({'model': model, 'metric': metric})
# -------------------# Logistic Regression# -------------------for params in gen_lr_parameters():
print(f'calculating on {params}')# fixed random_stateparams['random_state'] = 123# use all CPU coresparams['n_jobs'] = -1model, metric = train_and_metric(logistic_regression, params,
X_train, y_train,
X_test, y_test)
print(f'metric: {metric}')
results.append({'model': model, 'metric': metric})
# -------# XGBoost# -------for params in gen_xgb_parameters():
print(f'calculating on {params}')# fixed random_stateparams['random_state'] = 123# use all CPU coresparams['n_jobs'] = -1model, metric = train_and_metric(xgb, params,
X_train, y_train,
X_test, y_test)
print(f'metric: {metric}')
results.append({'model': model, 'metric': metric})运行一下，需要相当长时间，我们省略掉一部分输出内容。
calculating on {'n_estimators': 50, 'max_depth': None, 'criterion': 'gini'}
metric: 0.6964123781828575calculating on {'n_estimators': 50, 'max_depth': None, 'criterion': 'entropy'}
metric: 0.6912312790832288# 省略其他模型的输出结果CPU times: user 3h 41min 53s, sys: 2min 34s, total: 3h 44min 28s
Wall time: 31min 44s从 CPU 时间和 Wall 时间，能看出来这些训练还是充分利用了多核的性能。但整个过程还是花费了 31 分钟。
现在我们尝试使用 Remote API 通过分布式方式加速整个过程。
集群方面，我们使用最开始说的第三种方式，直接在 MaxCompute 上拉起一个集群。大家可以选择其他方式，效果是一样的。
n_cores = 8mem = 2 * n_cores # 16G# o 是 MaxCompute 入口，这里创建 10 个 worker 的集群，每个 worker 8核16Gcluster = o.create_mars_cluster(10, n_cores, mem, image='extended')
为了方便在分布式读取数据，我们对数据处理稍作改动，把数据上传到 MaxCompute 资源。对于其他环境，用户可以考虑 HDFS、Aliyun OSS 或者 Amazon S3 等存储。
if not o.exist_resource('otto_train.csv'):with open('otto/train.csv') as f:# 上传资源o.create_resource('otto_train.csv', 'file', fileobj=f)
def gen_data():# 改成从资源读取df = pd.read_csv(o.open_resource('otto_train.csv'))
X = df.drop(['target', 'id'], axis=1)
y = df['target']
label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) return train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=123)稍作改动之后，我们使用 mars.remote.spawn 方法来让 gen_data 调度到集群上运行。
import mars.remote as mr# n_output 说明是 4 输出# execute() 执行后，数据会读取到 Mars 集群内部data = mr.ExecutableTuple(mr.spawn(gen_data, n_output=4)).execute()# remote_ 开头的都是 Mars 对象，这时候数据在集群内，这些对象只是引用remote_X_train, remote_X_test, remote_y_train, remote_y_test = data
目前 Mars 能正确序列化 numpy ndarray、pandas DataFrame 等，还不能序列化模型，所以，我们要对 train_and_metric 稍作改动，把模型 pickle 了之后再返回。
def distributed_train_and_metric(train_func, train_params: dict, X_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, X_test: pd.DataFrame, y_test: pd.Series, verbose: bool = False ):model, metric = train_and_metric(train_func, train_params, X_train, y_train, X_test, y_test, verbose=verbose)return pickle.dumps(model), metric
后续 Mars 支持了序列化模型后可以直接 spawn 原本的函数。
接着我们就对前面的执行过程稍作改动，把函数调用全部都用 mars.remote.spawn 来改写。
import numpy as np
tasks = []
models = []
metrics = []# -------------# Random Forest# -------------for params in gen_random_forest_parameters():# fixed random_stateparams['random_state'] = 123task = mr.spawn(distributed_train_and_metric,
args=(random_forest, params,
remote_X_train, remote_y_train,
remote_X_test, remote_y_test),
kwargs={'verbose': 2},
n_output=2)
tasks.extend(task)# 把模型和评价分别存储models.append(task[0])
metrics.append(task[1])
# -------------------# Logistic Regression# -------------------for params in gen_lr_parameters():# fixed random_stateparams['random_state'] = 123task = mr.spawn(distributed_train_and_metric,
args=(logistic_regression, params,
remote_X_train, remote_y_train,
remote_X_test, remote_y_test),
kwargs={'verbose': 2},
n_output=2)
tasks.extend(task)# 把模型和评价分别存储models.append(task[0])
metrics.append(task[1])# -------# XGBoost# -------for params in gen_xgb_parameters():# fixed random_stateparams['random_state'] = 123# 再指定并发为核的个数params['n_jobs'] = n_cores
task = mr.spawn(distributed_train_and_metric,
args=(xgb, params,
remote_X_train, remote_y_train,
remote_X_test, remote_y_test),
kwargs={'verbose': 2},
n_output=2)
tasks.extend(task)# 把模型和评价分别存储models.append(task[0])
metrics.append(task[1])# 把顺序打乱，目的是能分散到 worker 上平均一点shuffled_tasks = np.random.permutation(tasks)
_ = mr.ExecutableTuple(shuffled_tasks).execute()可以看到代码几乎一致。
运行查看结果：
CPU times: user 69.1 ms, sys: 10.9 ms, total: 80 ms Wall time: 1min 59s
时间一下子从 31 分钟多来到了 2 分钟，提升 15x+。但代码修改的代价可以忽略不计。
细心的读者可能注意到了，分布式运行的代码中，我们把模型的 verbose 给打开了，在分布式环境下，因为这些函数远程执行，打印的内容只会输出到 worker 的标准输出流，我们在客户端不会看到打印的结果，但 Mars 提供了一个非常有用的接口来让我们查看每个模型运行时的输出。
以第0个模型为例，我们可以在 Mars 对象上直接调用 fetch_log 方法。
print(models[0].fetch_log())
输出我们简略一部分。
building tree 1 of 50building tree 2 of 50building tree 3 of 50building tree 4 of 50building tree 5 of 50building tree 6 of 50# 中间省略building tree 49 of 50building tree 50 of 50
要看哪个模型都可以通过这种方式。试想下，如果没有 fetch_log API，你确想看中间过程的输出有多麻烦。首先这个函数在哪个 worker 上执行，不得而知；然后，即便知道是哪个 worker，因为每个 worker 上可能有多个函数执行，这些输出就可能混杂在一起，甚至被庞大日志淹没了。fetch_log 接口让用户不需要关心在哪个 worker 上执行，也不用担心日志混合在一起。
想要了解 fetch_log 接口，可以查看 文档。
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