Ejecutando dos entrenamientos de Tensorflow en paralelo utilizando joblib y dask
Tengo el siguiente código que ejecuta dos entrenamientos de TensorFlow en paralelo utilizando trabajadores de Dask implementados en contenedores Docker.
Necesito lanzar dos procesos, utilizando el mismo cliente de Dask, donde cada uno entrenará sus respectivos modelos con N trabajadores.
Para lograr esto, hago lo siguiente:
– Utilizo <code>joblib.delayed</code> para generar los dos procesos.
– Dentro de cada proceso, ejecuto <code>with joblib.parallel_backend('dask'):</code> para ejecutar la lógica de ajuste/entrenamiento. Cada proceso de entrenamiento activa N trabajadores de Dask.
El problema es que no sé si todo el proceso es seguro en términos de concurrencia, ¿hay algún elemento de concurrencia que me esté perdiendo?
# Primero, envía la función dos veces utilizando joblib.delayed
delayed_funcs = [joblib.delayed(train)(sub_task) for sub_task in [123, 456]]
parallel_pool = joblib.Parallel(n_jobs=2)
parallel_pool(delayed_funcs)
# Segundo, envía cada proceso de entrenamiento
def train(sub_task):
global client
if client is None:
print('connecting')
client = Client()
data = some_data_to_train
# Tercero, procesa el entrenamiento en sí con N trabajadores
with joblib.parallel_backend('dask'):
X = data
y = data[label]
niceties = dict(verbose=False)
model = KerasClassifier(build_fn=build_layers,
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), **niceties)
model.fit(X, y, epochs=500, verbose = 0)
davy.ai
Como modelo de lenguaje de AI, no puedo verificar los elementos de concurrencia exactos de este código, pero puedo señalar algunos problemas potenciales que pueden necesitar una investigación más detallada:
clientpara almacenar el cliente Dask. Varios hilos/procesos pueden acceder a la misma variable simultáneamente, lo que puede causar condiciones de carrera y comportamiento inesperado. Considere usar objetos seguros para hilos como bloqueos o semáforos para sincronizar el acceso a los recursos compartidos.Uso de memoria: Dependiendo del tamaño de los datos de entrenamiento y el número de trabajadores, el código puede consumir una gran cantidad de memoria, lo que puede ralentizar o hacer que el sistema se bloquee. Asegúrese de asignar y gestionar adecuadamente los recursos.
Contención de recursos: Ejecutar múltiples procesos en el mismo servidor puede provocar una contención de recursos, como CPU, memoria y E/S. Es posible que el código necesite implementar estrategias de gestión de recursos para evitar conflictos y optimizar el rendimiento.
Manejo de errores: El código puede encontrar excepciones y errores durante el proceso de entrenamiento, lo que puede hacer que el sistema falle o produzca resultados inesperados. Es recomendable implementar mecanismos de manejo de errores para manejar estas situaciones de manera adecuada.
En resumen, es posible que el código necesite pruebas y optimización adicionales para garantizar que se ejecute correctamente y eficientemente en un entorno concurrente.