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python - 在 HPC 上使用 scikit-learn 函数的并行选项的简单方法

coder 2023-05-23 原文

在 scikit-learn 的许多函数中实现了用户友好的并行化。例如在 sklearn.cross_validation.cross_val_score 您只需在 n_jobs 参数中传递所需数量的计算作业。对于具有多核处理器的 PC，它会非常好用。但是如果我想在高性能集群中使用这样的选项(安装了 OpenMPI 包并使用 SLURM 进行资源管理)？据我所知，sklearn 使用 joblib 进行并行化，它使用 multiprocessing。而且，据我所知(据此，例如 Python multiprocessing within mpi )与 multiprocessing 并行的 Python 程序易于使用 mpirun 实用程序扩展整个 MPI 架构。我可以仅使用 mpirun 和 n_jobs 参数在多个计算节点上传播 sklearn 函数的计算吗？

最佳答案

SKLearn 使用 Joblib 管理其并行性. Joblib 可以将多处理后端换成其他分布式系统，例如 dask.distributed或 IPython Parallel .见 this issue在 sklearn github 页面上了解详细信息。

将 Joblib 与 Dask.distributed 一起使用的示例

代码取自上面链接的问题页面。

from sklearn.externals.joblib import parallel_backend

search = RandomizedSearchCV(model, param_space, cv=10, n_iter=1000, verbose=1)

with parallel_backend('dask', scheduler_host='your_scheduler_host:your_port'):
        search.fit(digits.data, digits.target)

这需要您在集群上设置 dask.distributed 调度程序和工作程序。此处提供一般说明:http://dask.readthedocs.io/en/latest/setup.html

将 Joblib 与 ipyparallel

结合使用的示例

代码取自同一问题页面。

from sklearn.externals.joblib import Parallel, parallel_backend, register_parallel_backend

from ipyparallel import Client
from ipyparallel.joblib import IPythonParallelBackend

digits = load_digits()

c = Client(profile='myprofile')
print(c.ids)
bview = c.load_balanced_view()

# this is taken from the ipyparallel source code
register_parallel_backend('ipyparallel', lambda : IPythonParallelBackend(view=bview))

...

with parallel_backend('ipyparallel'):
        search.fit(digits.data, digits.target)

注意:在上述两个例子中，n_jobs 参数似乎不再重要了。

使用 SLURM 设置 dask.distributed

对于 SLURM，最简单的方法可能是使用 dask-jobqueue项目

>>> from dask_jobqueue import SLURMCluster
>>> cluster = SLURMCluster(project='...', queue='...', ...)
>>> cluster.scale(20)

您也可以使用 dask-mpi或 Dask's setup documentation 中提到的其他几种方法中的任何一种

直接使用dask.distributed

或者，您可以设置一个 dask.distributed 或 IPyParallel 集群，然后直接使用这些接口(interface)来并行化您的 SKLearn 代码。以下是 SKLearn 和 Joblib 开发人员 Olivier Grisel 的示例视频，他们在 PyData Berlin 正是这样做的:https://youtu.be/Ll6qWDbRTD0?t=1561

试试 Dask-ML

你也可以试试 Dask-ML 包，它有一个 RandomizedSearchCV 对象，该对象的 API 与 scikit-learn 兼容，但在 Dask 之上实现了计算

https://github.com/dask/dask-ml 

pip install dask-ml

关于python - 在 HPC 上使用 scikit-learn 函数的并行选项的简单方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38601026/

scikit-learnpythoncodenoreferrerdaskparallel-processingmultiprocessingcluster-computing

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