KUBEFLOW--End_to_End_Machine_Learning_en_AWS
XGBoost en AWS con Kubeflow
Machine learning escalable y distribuido en AWS con Kubeflow y PySpark
Esta guía describe un flujo de trabajo práctico para realizar una clasificación binaria XGBoost escalable en AWS, utilizando Kubeflow Pipelines para la orquestación y PySpark para el procesamiento distribuido de datos. Demostraremos las mejores prácticas para garantizar la robustez y la escalabilidad, incluyendo la lógica condicional basada en el tamaño de los datos y el manejo correcto de los archivos Parquet.
Prerrequisitos y configuración
Clúster de AWS y Kubernetes
• Aprovisione un clúster de EKS (Elastic Kubernetes Service) en AWS con los nodos de trabajo necesarios (CPU/GPU según las necesidades de datos/computación previstas).
• Asegúrese de que los roles y permisos de AWS IAM estén configurados para su uso de EKS y Kubeflow.
Implementación de Kubeflow
• Implemente Kubeflow siguiendo la documentación oficial de Kubeflow.
• Confirme que las tuberías, notebooks y Katib de Kubeflow (para el ajuste de hiperparámetros) estén operativas.
Almacenamiento S3
• Configure un bucket S3 para cargar y guardar datos, artefactos intermedios y modelos entrenados (esto garantiza la escalabilidad y la portabilidad).
Bibliotecas de PySpark y XGBoost
Instale los siguientes paquetes en su contenedor de entrenamiento de Docker o notebook de Kubeflow:
bash
pip install pyspark xgboost xgboost4j findspark
Creación de una pipeline de Kubeflow
Paso 1: Carga de Datos con PySpark
Objetivo: Cargar un archivo Parquet local, determinar el tamaño de los datos y enrutar la pipeline según corresponda.
data_loader.py
from pyspark.sql import SparkSession # Importar SparkSession para operaciones con DataFrames de Spark
def load_and_check_size(input_path: str, size_threshold: int = 1000000) -> str:
# Inicializar SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("XGBoostBinaryDataLoader").getOrCreate()
# ^ Crea/obtiene una SparkSession con nombre de aplicación para gestión de recursos en clúster
# Cargar archivo Parquet desde disco local (o S3 si es necesario)
df = spark.read.parquet(input_path)
# ^ Lee el archivo Parquet en un DataFrame de Spark (se admite ruta de AWS S3 mediante s3a://)
# Contar el número de filas para determinar el tamaño del conjunto de datos
row_count = df.count()
# ^ Operación de acción que desencadena cómputo distribuido (costoso para conjuntos de datos grandes)
# Bandera de enrutamiento basada en umbral
if row_count < size_threshold:
return "small" # El conjunto de datos cabe en procesamiento de un solo nodo
else:
return "large" # Requiere procesamiento distribuido
Mejor práctica: Iniciar siempre SparkSession en modo distribuido dentro de un contenedor gestionado y cerrarla después del trabajo para liberar recursos.
Paso 2: Preprocesamiento de Datos con PySpark
• Para conjuntos de datos pequeños, recopilar como DataFrame de pandas para operaciones eficientes en un solo nodo.
• Para conjuntos de datos grandes, procesar en una cadena de transformaciones distribuida con PySpark, escribiendo la salida de nuevo en Parquet (particionado si es necesario).
Ejemplo:
def preprocess_data(input_path: str, output_path: str, mode: str):
spark = SparkSession.builder.appName("Preprocessing").getOrCreate()
df = spark.read.parquet(input_path) # Cargar datos de origen
if mode == "small":
pdf = df.toPandas() # Convertir a DataFrame de pandas (recopila datos en el nodo principal)
# ... cualquier preprocesamiento basado en pandas
# ^ Usar pandas para operaciones complejas en un solo nodo (ej., preprocesamiento con scikit-learn)
pdf.to_parquet(output_path) # Guardar como Parquet (local/S3)
else:
# ... Transformaciones basadas en PySpark (ingeniería de características, fillna, filtrado, etc.)
df = df.dropna() # Ejemplo: Manejo distribuido de valores nulos
# ^ Añadir ingeniería de características, escalado, etc. usando la API de DataFrame de Spark
df.write.mode("overwrite").parquet(output_path) # Escritura distribuida
# ^ El modo 'overwrite' garantiza ejecuciones de pipeline idempotentes
spark.stop() # Cerrar la sesión de Spark de manera limpia (importante para la gestión de recursos)
# Rutas de código separadas manejan diferencias de volumen de datos eficientemente; no usar collect() en conjuntos de datos grandes.
Paso 3: Lógica Condicional del Pipeline (Kubeflow DSL)
Usar dsl.Condition o dsl.IfElse para bifurcar el flujo de trabajo de Kubeflow basado en el tamaño de los datos:
import kfp.dsl as dsl # Importar DSL de Kubeflow Pipelines
@dsl.pipeline(
name="Robust XGBoost Binary Classifier Pipeline",
description="Pipeline condicional de XGBoost basado en el tamaño de los datos"
)
def binary_classification_pipeline(input_path: str, size_threshold: int):
data_size_task = data_loader_op(input_path, size_threshold)
# ^ ComponentOp para verificación del tamaño de datos (debe definirse como componente de Kubeflow)
# Rama de ejecución condicional
with dsl.Condition(data_size_task.output == "small"):
# Flujo de trabajo para datos pequeños
preprocess_task = preprocess_data_op(input_path, "output_small.parquet", "small")
xgboost_train_task = train_xgboost_op("output_small.parquet", mode="single_node")
# ^ Usa XGBoost de un solo nodo para conjuntos de datos pequeños
with dsl.Condition(data_size_task.output == "large"):
# Flujo de trabajo para datos grandes
preprocess_task = preprocess_data_op(input_path, "output_large.parquet", "large")
xgboost_train_task = train_xgboost_op("output_large.parquet", mode="distributed")
# ^ Usa SparkXGBClassifier para entrenamiento distribuido
# Evitar sentencias if de Python en el código del pipeline; usar condiciones DSL de Kubeflow.
Paso 4: Entrenamiento Distribuido de XGBoost
Componente de Entrenamiento
• Usar la integración XGBoost4J-Spark para XGBoost distribuido real dentro de PySpark.
• Para un solo nodo (datos pequeños), se puede usar el XGBClassifier estándar de XGBoost.
• Para datos grandes, entrada Parquet particionada, lanzar SparkXGBClassifier distribuido.
Ejemplo de esqueleto de entrenamiento distribuido:
# Entrenamiento Distribuido de XGBoost
from xgboost.spark import SparkXGBClassifier # Integración XGBoost4J-Spark
def train_xgboost(input_path: str, mode: str, model_output: str):
spark = SparkSession.builder.appName("XGBoostTrain").getOrCreate()
df = spark.read.parquet(input_path) # Cargar datos preprocesados
if mode == "single_node":
# Convertir a Pandas para entrenamiento en un solo nodo
pdf = df.toPandas()
import xgboost as xgb
model = xgb.XGBClassifier() # Clasificador estándar con API de scikit-learn
model.fit(pdf.drop('label',axis=1), pdf['label']) # Entrenamiento en un solo nodo
# Guardar modelo
model.save_model(model_output) # Guardar en formato nativo de XGBoost
else:
# XGBoost distribuido usando XGBoost4J-Spark
xgb_classifier = SparkXGBClassifier(
featuresCol="features", # Nombre de la columna de características en Spark ML
labelCol="label", # Nombre de la columna de etiquetas
numWorkers=4, # Número de ejecutores de Spark para entrenamiento: ajustar según el clúster
maxDepth=6, # Hiperparámetro del modelo
objective='binary:logistic' # Objetivo de clasificación binaria
)
model = xgb_classifier.fit(df) # Entrenamiento distribuido en clúster de Spark
model.nativeBooster.save_model(model_output) # Acceder al modelo subyacente
spark.stop()
• Ajustar numWorkers, particiones, etc. según el tamaño del clúster y el volumen de datos.
• Asegurar siempre que los recursos del clúster de Spark estén configurados adecuadamente para el volumen de datos anticipado.
# Mejores Prácticas de Kubeflow
• Containerizar cada componente en una imagen Docker con todas las dependencias y subirla a un registro.
• Usar Parámetros de Pipeline para entradas dinámicas, como ruta del archivo de datos o tamaño del clúster.
• Los datos de entrada/salida deben residir en ubicaciones accesibles desde S3 para portabilidad y escalabilidad del pipeline.
• Aprovechar la visualización del pipeline para depuración, seguimiento de experimentos y reproducibilidad en la interfaz de Kubeflow.
• Usar Conditionals y ParallelFor en el pipeline para flujos de trabajo escalables y modulares, como se muestra arriba.
• Registrar métricas en cada etapa, especialmente artefactos de entrenamiento y evaluación, para seguimiento y mejores prácticas de registro de modelos.
Ejemplo: Esqueleto Completo del Pipeline (Kubeflow DSL)
import kfp
import kfp.dsl as dsl
@dsl.pipeline(
name='XGBoost Binary Classification Pipeline',
description='Pipeline minimalista robusto con PySpark y XGBoost distribuido'
)
def pipeline(input_parquet: str, size_threshold: int = 1000000):
# Paso 1: Verificar tamaño de los datos
check_task = data_loader_op(input_parquet, size_threshold)
# ^ Primera etapa del pipeline - devuelve 'small' o 'large'
# Paso 2: Ejecución de Ramas Condicionales
with dsl.Condition(check_task.output == 'small'):
# Ruta para datos pequeños
preprocess_task = preprocess_data_op(input_parquet, 'prep_small.parquet', 'small')
train_task = train_xgboost_op('prep_small.parquet', 'single_node', 'model_small.bin')
with dsl.Condition(check_task.output == 'large'):
# Ruta para datos grandes
preprocess_task = preprocess_data_op(input_parquet, 'prep_large.parquet', 'large')
train_task = train_xgboost_op('prep_large.parquet', 'distributed', 'model_large.bin')
# Reemplazar funciones _op con kfp.components.create_component_from_func o contenedores personalizados.
# Parametrizar la asignación de recursos según los tipos de instancia de AWS.
Consideraciones Técnicas Claves:
Spark en Kubernetes:
• SparkSession se ejecuta en Kubernetes mediante el operador Spark-on-K8s
• Asignación de recursos controlada mediante parámetros de spark-submit (no mostrado)
• Referencia: Integración de Spark con Kubernetes
XGBoost Distribuido:
• Usa XGBoost4J-Spark para entrenamiento distribuido
• Requiere Java 8+ y versiones compatibles de Spark/XGBoost
• Referencia: Guía de XGBoost4J-Spark
** Mejores Prácticas de Kubeflow:**
• dsl.Condition permite enrutamiento dinámico del pipeline
• Las salidas de los componentes se pasan mediante el atributo output
• Referencia: DSL de Kubeflow Pipelines
Integración con AWS:
• Usar rutas S3 (s3a://) para datos de entrada/salida
• Configurar credenciales de AWS para Hadoop en la configuración de Spark
• Referencia: Integración de Spark con S3
Consideraciones de Rendimiento:
• df.count() es costoso para conjuntos de datos grandes - considerar muestreo
• Parquet particionado permite lecturas/escrituras paralelas
• Ajustar numWorkers según el tamaño del clúster
Compensaciones de Escalabilidad:
• Ruta de un solo nodo: Más simple pero limitada por la memoria del driver
• Ruta distribuida: Mayor sobrecarga pero maneja datos a escala de TB
• El valor del umbral (1M filas) debe ajustarse según:
- Dimensionalidad de las características
- Tipos de instancia
- Recursos del clúster
Para despliegue en producción:
• Containerizar componentes con Docker
• Configurar plantillas de recursos de Spark
• Añadir etapas de validación/despliegue del modelo
• Implementar monitoreo con Amazon CloudWatch
Recomendaciones
• Usar PySpark para procesamiento de datos escalable y distribuido. Nunca usar collect() o convertir conjuntos de datos grandes a Pandas.
• Aprovechar XGBoost4J-Spark para entrenamiento distribuido real, especialmente para conjuntos de datos que no caben en memoria.
• Diseñar pipelines de Kubeflow con condicionales para enrutar automáticamente datos pequeños o grandes a los recursos y rutas de código apropiados.
• Siempre containerizar componentes y usar S3 para entrada/salida para portabilidad.
• Ajustar el clúster y el paralelismo de entrenamiento según el tamaño del conjunto de datos y los nodos EC2/GPU/CPU disponibles.
• Monitorear y registrar todas las métricas para un seguimiento robusto de experimentos y reproducibilidad.
• Usar la documentación oficial de XGBoost con Spark y los patrones distribuidos y condicionales de Kubeflow como referencias fundamentales.