如何利用 Ray 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 高效預處理大型數據集,以加速機器學習工作流程。由於模型的規模日益增大,數據預處理成為一個瓶頸,包括數據清理、特徵工程等任務可能耗費數小時。文章舉例說明,處理 20,000 筆產品數據的串行方法需要超過 8 小時,而使用 Ray 和 GKE 的分布式處理,時間縮短到僅 17 分鐘,效率提升約 23 倍。Ray 支持並行處理和無縫擴展,搭配 GKE 提供了一個強大的解決方案,使團隊能專注於模型開發和創新。
文章重點
【挑戰】
- 大型數據集的挑戰
- 機器學習模型的指數增長導致數據集變得更大,這可能在機器學習運營(MLOps)生命周期中造成瓶頸,特別是在預處理階段。
【解決方案】
- 提出的解決方案
- 利用 GKE 和 Ray 建立分佈式數據預處理流水線,能有效處理複雜轉換並加速機器學習工作流程。
【預處理的重要性】
- 關鍵作用
- 預處理對於將原始數據轉換為適合模型訓練的格式至關重要,包括數據清理、特徵工程和編碼等任務。
【實例用例】
- 實例場景
- 提供了一個預處理包含 20,000 個產品數據集的示例,串行處理可能需要超過 8 小時,顯示了效率低下的問題。
【平行處理的實施】
- 實施策略
- 建議使用 Ray 將數據集分割成較小的塊,並利用多線程進行分佈式處理,提高可擴展性。
【Ray 的功能】
- 核心功能
- Ray 支持任務平行性、有狀態計算的 actor 模型,並能從單台機器無縫擴展到叢集,簡化了分佈式計算的實現。
【實現的結果】
- 性能提升
- 通過使用 Ray 和 GKE,數據集的預處理時間從超過 8 小時縮短至僅 17 分鐘,實現了約 23 倍的加速。
【結論】
- 解決方案價值
- GKE 和 Ray 的結合為現代機器學習團隊提供了一個強大的工具,幫助克服數據預處理挑戰,從而專注於模型開發和創新。