時間のかかる前処理をDaskで高速化 - ぴよぴよ.py
最近仕事で自然言語処理を使ったモデルを作成していたんですが、 前処理やモデルを作る際に数分〜数十分単位の処理待ちの空き時間が頻繁に発生してしまい、 その度集中力が切れる問題に悩まされていました。 モデルの学習に時間がかかってしまうのはまた別の解決策を考えるとして、 今回は時間のかかる前処理をDaskをつかって高速化した方法をお話ししようと思います。 この記事は PyLadies Advent Calendar 2018 - Adventar の18日目の記事になります。 Daskとは？ Daskとは、numpyやpandasなどのデータを簡単に並列計算するライブラリ。 あまり公式のチュートリアルがわかりやすくない(気がする)ので、基本的な使い方は Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments を見てみると良い。 サンプルデータ 今回はKagg
scikit-learnで学習した分類器をjoblib.dumpで保存するときはcompressをTrueにするとファイルが一つにまとまって便利 - 洋食の日記
scikit-learnで学習した分類器を保存する場合、joblib.dumpを使用するが、これだと、大量のnpyファイルが作られる。この場合、joblib.dumpのcompressを使うとよい。まず、例えば以下のような、train.pyがあるとする。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_svmlight_file from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.externals import joblib def main(): # MNISTの訓練データセットを読み込む。 tr_samples, tr_labels
[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita
PythonはGIL (グローバルインタプリタロック)というものがかかっており、基本的にただコードを書いただけでは複数のCPUコアがある場合にそのリソースを全て使い切ることが出来ません。 しかし、大量のデータを処理する時などにはマシンのCPUリソースを全て使って出来るだけ高速に計算させたい時がありますね。 Python 並列処理などのキーワードで検索すると標準ライブラリによるmultiprocessingモジュールの解説がよく見られるので、こちらを利用されている方も多いのではないでしょうか。 がっつり並列処理を組み込んだシステムを作る際にはこちらのモジュールを使って作り込みたいところですが、書き捨てのコードを書くだけの時には正直ちょっと面倒です… そこで、よりお手軽にサクっと並列処理を実行出来るJoblibというモジュールについて紹介したいと思います。 コード量が減るのはもちろんのこと、他
![[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6635b89cb9fa47549d400716e9159750a174f423/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjg3NjIlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1NDg2OTMyOTM_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9M2UxNTUwM2MwNjMxMjM4YzAwODBiNTViMjQ4NmVlNzE%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D20ff8e9fcff92fa3c56fabb9d1bf1eba%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwSm9ibGliJUUzJTgxJUE3JUUzJTgxJThBJUU2JTg5JThCJUU4JUJCJUJEJUU0JUI4JUE2JUU1JTg4JTk3JUU1JTg3JUE2JUU3JTkwJTg2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9NjNmMjcyMmU5MjQ3MzYzYjUyMzUxZjNhMjI4ZDdjNDY%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBZdWhzYWsmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz01MzM4NDRiNjAxOTdiMGRkMDdjMmM0NmY4ZDU3MjY5MQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dbdd6a492a7e47b39d79ee4182e5616d4)
Django Channels — Channels 4.2.0 documentation
Django Channels Channels is a project that takes Django and extends its abilities beyond HTTP - to handle WebSockets, chat protocols, IoT protocols, and more. It’s built on a Python specification called ASGI. Channels builds upon the native ASGI support in Django. Whilst Django still handles traditional HTTP, Channels gives you the choice to handle other connections in either a synchronous or asy
Gevent チュートリアル
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
PythonのDaskをしっかり調べてみた（大きなデータセットを快適に扱う） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PandasやNumPyの並列処理だったり、メモリに乗り切らないデータを扱う際などによく見かけるDaskライブラリ。 ただ、細かいところまで触れている日本語の資料があまり無かったので、公式ドキュメントなどをしっかり読んでみてまとめてみました。 ※Daskのドキュメント既に読まれている方はご存知かと思いますが、ドキュメントがかなりのボリュームなのと、細かい所まで把握するのを目的とするため、本記事も長めです。仕事などの都合でさくっと使われたい方には向いておりませんので、そういった場合は別の記事をご参照ください。 どんなライブラリなのか Py
Dask — Dask documentation
Dask is a Python library for parallel and distributed computing. Dask is: Easy to use and set up (it’s just a Python library) Powerful at providing scale, and unlocking complex algorithms and Fun 🎉 How to Use Dask¶ Dask provides several APIs. Choose one that works best for you: Dask Futures parallelize arbitrary for-loop style Python code, providing: Flexible tooling allowing you to construct cus
O'Reilly Japan - 入門 PySpark
PythonからSparkを利用するための機能、PySparkを使いこなすテクニックとノウハウを習得する書籍です。はじめに高速になったSpark 2.0の特徴とアーキテクチャを解説し、次に構造化及び非構造化データの読み取り、PySparkで利用できる基本的なデータ型、MLlibとMLパッケージによる機械学習モデルの構築を説明します。さらにGraphFramesを使ったグラフの操作、ストリーミングデータの読み取り、クラウドへのモデルのデプロイなどの方法を豊富なサンプルと一緒に学びます。またローカルでのSpark＋Python＋Jupyter環境の構築方法も紹介。大規模なデータを処理し、活用したいエンジニア必携の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Sparkを理解する 1.1 Apache Sparkとは 1.2 SparkのジョブとAPI 1.2.1 実行のプロセス 1.2.2
新雑誌「n月刊ラムダノート」の『「コルーチン」とは何だったのか？』の草稿を公開します - まめめも
『Ruby でつくる Ruby』などでお世話になっているラムダノートが、新しい雑誌「n月刊ラムダノート」を創刊しました。 www.lambdanote.com コンピュータ関係の技術情報の記事だけが載るそうです。創刊号は、『TCPの再送制御機構』、『「コルーチン」とは何だったのか？』、『MLOpsの歩き方』、の 3 本です。 『TCP の再送制御機構』は、パケットを送ってから返事が来るまでの RTT (Round-Trip Time) を計測する方法や、RTT を使った再送のアルゴリズムや、RTT を使わない再送のアルゴリズムなど、TCP の再送に関する仕様・実装の歴史から最新提案までを、日本語話者の中では間違いなく世界一詳しい第一人者である西田佳史さん（@nsd）が広く深く紹介しています。 『「コルーチン」とは何だったのか？』は、ぼくが書きました。伝統的なコルーチンの説明から、JavaS
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
2024年下半期のフィルム写真たち ふと気がつくと2024年も残り僅か。 そしてふと振り返るとこのブログに掲載する写真がGRIIIで撮ったものばかりになっていたのだけど、決してフィルムに飽きたということではなく、フィルムはフィルムで淡々と撮り続けているし、モノクロもカラーネガもいつも通り自宅で…
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - joblib/joblib: Computing with Python functions.
GitHub - django/channels: Developer-friendly asynchrony for Django
What is gevent? - gevent 24.11.2.dev0 documentation
GitHub - gevent/gevent: Coroutine-based concurrency library for Python
Dask-ML — dask-ml 2024.4.5 documentation
Dask | Scale the Python tools you love
Joblib: running Python functions as pipeline jobs — joblib 1.5.dev0 documentation
Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics