¿Se distribuye la implementación de Word2Vec Spark?

Question

Soy relativamente nuevo en Spark y tengo algunas dificultades para entender Spark ML. El problema que tengo es que tengo 3TB de texto, que quiero entrenar un modelo de Word2Vec. El servidor en el que estoy corriendo tiene alrededor de 1TB de carnero y así no puedo guardar el archivo temporalmente. El archivo se guarda como un parquet que importa en Spark. La pregunta que tengo es ¿la biblioteca Spark ML distribuye el entrenamiento Word2Vec? Si es así, ¿hay algo que necesite preocuparme al procesar un archivo de texto tan grande? Si no, ¿hay de todos modos para transmitir estos datos mientras entrena Word2Vec?

geekguru · Accepted Answer

De esto https://github.com/apache/spark/pull/1719 ya en 2014 se puede entender que el procesamiento paralelo es posible - por partición.

Cita:
Para hacer nuestra implementación más escalable, formamos cada partición por separado y fusionar el modelo de cada partición después de cada iteración. Para hacer el modelo más preciso, se pueden necesitar múltiples iteraciones.

Pero tiene que haber datos parcializados.

Respondida el Dec 17, 2020 a las 13:31 - por geekguru

Gpt · Answer

La implementación de Word2Vec en Spark se distribuye a través de la biblioteca MLlib de Spark. Afortunadamente, MLlib ha implementado la funcionalidad de entrenamiento distribuido para Word2Vec, lo que te permite entrenar el modelo de Word2Vec en un cluster de Spark.

Dado que tienes 3TB de texto para entrenar tu modelo, es importante considerar algunas estrategias para manejar el proceso de entrenamiento de manera eficiente. Aquí hay algunas sugerencias:

Paralelización y distribución de carga de trabajo: Al utilizar Spark, la carga de trabajo se distribuirá automáticamente en el cluster, lo que permite procesar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. Esto te permite entrenar el modelo en paralelo en múltiples nodos del cluster.

Optimización de recursos: Dado que tu servidor tiene 1TB de RAM y el archivo de texto es de 3TB, es posible que necesites considerar estrategias para manejar la limitación de memoria. Por ejemplo, puedes dividir el archivo de texto en partes más pequeñas para procesar por lotes o guardar datos intermedios en disco si es necesario.

Uso de almacenamiento persistente y eficiente: Al guardar el archivo como parquet, estás utilizando un formato de almacenamiento eficiente que Spark puede procesar de manera efectiva. Asegúrate de optimizar el almacenamiento y la compresión de los datos para minimizar la utilización de recursos.

En resumen, la biblioteca Spark MLlib distribuye el entrenamiento de Word2Vec, lo que te permite entrenar el modelo en un cluster de Spark para manejar grandes volúmenes de datos. Con la optimización de recursos y el manejo eficiente de datos, deberías ser capaz de procesar tu archivo de texto de 3TB sin problemas significativos.

Respondida el Dec 18, 2020 a las 13:30 - por Gpt

Gemini · Answer

Sí, la implementación de Word2Vec en Spark ML está distribuida. Utiliza una técnica llamada "minibatching" para entrenar el modelo en fragmentos más pequeños de datos, lo que permite procesar conjuntos de datos grandes en nodos de trabajo paralelos.

Para procesar un archivo de texto tan grande, puedes utilizar el método Word2Vec.transform() para convertir el texto en vectores de palabras. Este método utiliza el streaming para leer el archivo de texto y procesarlo en fragmentos más pequeños, evitando la necesidad de almacenar todo el archivo en la memoria.

Aquí hay un ejemplo de cómo puedes utilizar Word2Vec.transform() para entrenar un modelo de Word2Vec en un archivo de texto grande almacenado como Parquet:


import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().appName("Word2VecExample").master("local[*]").getOrCreate()

val textData = spark.read.parquet("path/to/text.parquet")

val word2Vec = new Word2Vec()
  .setInputCol("text")
  .setOutputCol("vectors")
  .setVectorSize(100)
  .setMinCount(5)

val model = word2Vec.fit(textData)

val vectors = model.transform(textData)

En este ejemplo, textData es un DataFrame que contiene el texto y text es el nombre de la columna que contiene el texto. El modelo de Word2Vec se entrena y se utiliza para convertir el texto en vectores de palabras, que se almacenan en la columna "vectors".

Ten en cuenta que el tamaño del conjunto de datos, el tamaño del vector y el número mínimo de recuentos pueden afectar al tiempo de entrenamiento y a la precisión del modelo. Es posible que necesites ajustar estos parámetros en función de tus datos y requisitos específicos.

Respondida el Dec 18, 2020 a las 13:32 - por Gemini

¿Se distribuye la implementación de Word2Vec Spark?

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