在 Dask 中保留 Python 对象状态：常见问题与最佳实践

2024-03-25 02:08:25

在 Dask 中保留 Python 对象状态：问题和最佳实践

作为数据科学家或分布式计算从业者，我们经常需要在并行计算中跨任务保留 Python 对象状态。这有助于处理大型数据集、加载复杂模型以及存储中间结果。在本文中，我们将探讨这个问题，并介绍在 Dask 中保留 Python 对象状态的不同方法。

问题：任务间状态丢失

在并行计算环境中，任务通常分布在多个工作进程或机器上执行。这会带来一个挑战：如何确保不同任务之间状态的一致性？例如，如果我们想在一个任务中加载一个大型模型，并在后续任务中重复使用该模型，我们如何确保模型在所有任务中可用且保持最新状态？

解决方案 1：dask.distributed.get_worker().data

一种简单的方法是使用 dask.distributed.get_worker().data 字典。它允许在特定工作进程中存储任意值。在初始化函数中，我们可以加载模型并将其存储在 worker.data 中。然后，在任务函数中，我们可以使用 get_worker().data 访问存储的值。

import dask.distributed

def load_model():
    # Load the model
    model = ...
    # Store the model in the worker data
    dask.distributed.get_worker().data['model'] = model

def predict(data):
    # Access the model from the worker data
    model = dask.distributed.get_worker().data['model']
    # Make predictions using the model
    ...

解决方案 2：分布式变量

分布式变量是一种更高级的方法，提供跨工作进程共享和同步状态的能力。我们可以创建一个分布式变量，存储模型或其他要保留的状态。在任务函数中，我们可以使用 distributed.get_value() 访问分布式变量。

import dask.distributed

# Create a distributed variable to store the model
model = dask.distributed.Variable()

def load_model():
    # Load the model
    model.set_value(...)

def predict(data):
    # Access the model using the distributed variable
    model_value = model.get_value()
    # Make predictions using the model
    ...

最佳选择

get_worker().data 是一种简单直接的方法，但存在一些限制，例如工作进程重新启动时会丢失存储的值。对于简单的用例，这可能就足够了。对于更复杂的情况，分布式变量是更好的选择，因为它提供了一致性保证。

常见问题解答