在阿里云EMR上使用Intel Analytics Zoo进行深度学习

简介

Analytics Zoo是由Intel开源,基于Apache Spark和Inte BigDL的大数据分析和AI平台，方便用户开发基于大数据、端到端的深度学习应用。

系统要求

JDK 8
Spark 集群(推荐使用EMR支持的Spark 2.x)
python-2.7(python 3.5,3.6也支持), pip

安装Analytics Zoo

Analytics Zoo 最新的release版本是0.2.0

Scala安装

下载pre-build版本

可以从github，analytics主页下载到pre-build版本

通过script build

安装Apache Maven,设置Maven环境

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

如果使用ECS机器进行编译，推荐修改Maven仓库mirror


    nexus-aliyun
    central
    Nexus aliyun
    http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public

下载Analytics Zoo release版本,解压后在目录下运行

bash make-dist.sh

build结束后，在dist目录中包含了所有的运行环境。将dist目录放到EMR软件栈运行时统一目录。

cp -r dist/ /usr/lib/analytics_zoo

python 安装

Analytics Zoo支持pip安装和非pip安装，pip安装会安装pyspark，bigdl等，由于EMR集群已经安装了pyspark，通过pip安装有可能引起冲突，所以采用非pip安装。

非Pip安装

首先要运行

bash make-dist.sh

进入pyzoo目录，安装analytcis zoo

python setup.py install

设置环境变量

在scala安装结束后将dist目录放到了EMR软件栈统一目录，然后设置环境变量。编辑/etc/profile.d/analytics_zoo.sh，加入

export ANALYTICS_ZOO_HOME=/usr/lib/analytics_zoo
export PATH=$ANALYTICS_ZOO_HOME/bin:$PATH

EMR已经设置了SPARK_HOME，所以无需再次设置。

使用Analytics Zoo

使用Spark来训练和测试深度学习模型

使用Analytics Zoo来做文本分类，代码和说明在github。根据说明下载必须的数据。提交命令：

spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster --driver-memory 8g \
--executor-memory 20g --class com.intel.analytics.zoo.examples.textclassification.TextClassification \
/usr/lib/analytics_zoo/lib/analytics-zoo-bigdl_0.6.0-spark_2.1.0-0.2.0-jar-with-dependencies.jar --baseDir /news

通过ssh proxy来查看spark运行详情页面。

同时查看日志，能够看到每个epoch的accuracy信息等。

INFO optim.DistriOptimizer$: [Epoch 2 9600/15107][Iteration 194][Wall Clock 193.266637037s] Trained 128 records in 0.958591653 seconds. Throughput is 133.52922 records/second. Loss is 0.74216986.
INFO optim.DistriOptimizer$: [Epoch 2 9728/15107][Iteration 195][Wall Clock 194.224064816s] Trained 128 records in 0.957427779 seconds. Throughput is 133.69154 records/second. Loss is 0.51025534.
INFO optim.DistriOptimizer$: [Epoch 2 9856/15107][Iteration 196][Wall Clock 195.189488678s] Trained 128 records in 0.965423862 seconds. Throughput is 132.58424 records/second. Loss is 0.553785.
INFO optim.DistriOptimizer$: [Epoch 2 9984/15107][Iteration 197][Wall Clock 196.164318688s] Trained 128 records in 0.97483001 seconds. Throughput is 131.30495 records/second. Loss is 0.5517549.