Инициализация глобального модуля задачи в dask worker с использованием --preload? - PullRequest
Новая
       14

Инициализация глобального модуля задачи в dask worker с использованием --preload?

0 голосов
/ 13 июня 2019

Я пытался добиться чего-то похожего на эти вопросы ( Инициализация состояния для работников, распределенных по dask , Настройка работника Dask с переменной ), где у меня (относительно) большое модель, которую я хочу предварительно инициализировать на подмножестве работников, которые будут принимать задачи, требующие модели. В идеале я не хочу, чтобы на клиентской машине была даже модель.

Моя первая попытка, прежде чем найти эти вопросы, состояла в том, чтобы определить задачу delayed в общем модуле worker_task.model и назначить глобальную переменную модуля (например, worker_tasks.model.model) в рабочем сценарии --preload для эту задачу использовать; однако по какой-то причине это не сработало - переменная задается в скрипте предварительной загрузки, но при вызове задачи она все равно None.

init_model_worker.py: 

import logging
from uuid import uuid4

from worker_tasks import model


def dask_setup(worker):
    model.model = f'<mock model {uuid4()}>'

    logger = logging.getLogger('distributed')
    logger.warning(f'model = {model.model}')

worker_tasks / model.py: 

import logging
import random
from time import sleep
from uuid import uuid4

import dask

model = None


@dask.delayed
def compute_clinical(inp):        
    if model is None:
        raise RuntimeError('Model not initialized.')

    sleep(random.uniform(3, 17))

    return {
        'result': random.choice((True, False)),
        'confidence': random.uniform(0, 1)
        }

Это рабочий журнал, когда я запускаю его и отправляю что-то в планировщик: 

> dask-worker --preload init_model_worker.py tcp://scheduler:8786 --name model-worker
distributed.utils - INFO - Reload module init_model_worker from .py file                                  
distributed.nanny - INFO -         Start Nanny at: 'tcp://172.28.0.4:41743'                         
distributed.diskutils - INFO - Found stale lock file and directory '/worker-epptq9sh', purging      
distributed.utils - INFO - Reload module init_model_worker from .py file                                  
distributed - WARNING - model = <mock model faa41af0-d925-46ef-91c9-086093d37c71>                   
distributed.worker - INFO -       Start worker at:     tcp://172.28.0.4:37973                       
distributed.worker - INFO -          Listening to:     tcp://172.28.0.4:37973                       
distributed.worker - INFO -              nanny at:           172.28.0.4:41743                       
distributed.worker - INFO -              bokeh at:           172.28.0.4:37766                       
distributed.worker - INFO - Waiting to connect to:       tcp://scheduler:8786                       
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------                       
distributed.worker - INFO -               Threads:                          4                       
distributed.worker - INFO -                Memory:                    1.93 GB                       
distributed.worker - INFO -       Local Directory:           /worker-mhozo9ru                       
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------                       
distributed.worker - INFO -         Registered to:       tcp://scheduler:8786                       
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------                       
distributed.core - INFO - Starting established connection                                           
distributed.worker - WARNING -  Compute Failed                                                      
Function:  compute_clinical                                                                         
args:      ('mock')                                                                                 
kwargs:    {}                                                                                       
Exception: RuntimeError('Model not initialized.')

Вы можете видеть, что после перезагрузки сценария предварительной загрузки, model равен <mock model faa41af0-d925-46ef-91c9-086093d37c71>; но когда я пытаюсь вызвать его из задачи, я получаю None.

Я постараюсь реализовать решение, основанное на ответах на другие вопросы, но у меня есть несколько вопросов, связанных с предварительной загрузкой работника:

  1. Почему модель None, когда я вызываю задачу, после того, как я назначил ее в сценарии предварительной загрузки?
  2. Как правило, рекомендуется избегать подобных действий в рабочем --preload скрипте? Лучше ли вызывать инициализацию рабочего состояния от клиента? Если так, то почему ?

1 Ответ

1 голос
/ 16 июня 2019

Я подозреваю, что переменная модели немедленно включается в вашу функцию, однако Python сериализует функции.Вместо этого вы можете попробовать это: 

@dask.delayed
def compute_clinical(inp):       
    from worker_tasks.model import model

    if model is None:
        raise RuntimeError('Model not initialized.')

Или вместо того, чтобы назначать переменные глобальной области модуля (что может быть трудно понять в Python), возможно, попробуйте назначить ее самому работнику. 

from dask.distributed import get_worker

def dask_setup(worker):
    worker.model = f'<mock model {uuid4()}>'

@dask.delayed
def compute_clinical(inp):       
    if get_worker().model is None:
        raise RuntimeError('Model not initialized.')
...