Apache Beam と TFX

Apache Beam は、さまざまな実行エンジンで実行する、バッチおよびストリーミングデータ処理のジョブを実行するためのフレームワークを提供します。複数の TFX ライブラリではタスクの実行に Beam が使用されているため、コンピュートクラスタでの高度なスケーラビリティが可能です。Beam には、多様な実行エンジンまたは「ランナー」のサポートが含まれています。こういったランナーには、単一のコンピュートノードで実行する Direct Runner があり、開発、テスト、または小型のデプロイで非常に有用です。Beam は、TFX がコードを変更することなく、サポートされているあらゆるランナーで実行できるようにする抽象レイヤーを提供しています。TFX は Beam Python API を使用するため、Python API がサポートするランナーに制限されています。

デプロイとスケーラビリティ

ワークロードの要件が増大するにつれ、Beam は大規模なコンピュートクラスタの非常に大規模なデプロイに合わせてスケーリングできます。唯一の制限は、その基盤にあるランナーのスケーラビリティによるものです。大規模なデプロイのランナーは通常、アプリケーションの自動デプロイ、スケーリング、および管理が可能な Kubernetes または Apache Mesos などのコンテナオーケストレーションシステムにデプロイされます。

Apache Beam についての詳細は、Apache Beam ドキュメントをご覧ください。

Google Cloud ユーザーの場合、Dataflow が推奨されるランナーです。これは、リソースの自動スケーリング、動的な作業のリバランス、他の Google Cloud サービスとの緊密な統合、組み込みのセキュリティ、モニタリングを通じて、サーバーレスの費用効果の高いプラットフォームを提供します。

カスタム Python コードと依存関係

TFX パイプラインで Beam を使用する際には、カスタムコードの処理や追加の Python モジュールから必要とされる依存関係に注意する必要があります。

preprocessing_fn は、ユーザー自身の Python モジュールを参照する必要があります
Evaluator コンポーネントのカスタムエクストラクタ
TFX コンポーネントからサブクラス化されたカスタムモジュール

TFX は、Python の依存関係を処理するために Python パイプラインの依存関係の管理に対する Beam のサポートに依存しています。現在、これを管理する方法は2つあります。

Python コードと依存関係をソースパッケージとして提供する
[Dataflow のみ]コンテナイメージをワーカーとして使用する

これらについての説明は、以下のとおりです。

Python コードと依存関係をソースパッケージとして提供する

これは、次のユーザーに推奨されます。

Python パッケージに精通していて
Python ソースコードのみを使用するユーザー（C モジュールや共有ライブラリは使用しない）。

これを提供するには、次の beam_pipeline_args のいずれかを使用して Python PipelineDependencies の管理のいずれかのパスに従います。

--setup_file
--extra_package
--requirements_file

注意：上記のいずれの場合でも、同じバージョンのtfxが依存関係としてリストされていることを確認してください。

[Dataflow のみ]コンテナイメージをワーカーとして使用する

TFX 0.26.0 以降では、Dataflow ワーカーにカスタムコンテナイメージを使用するための実験的なサポートがあります。

これを使用するには、次のことを行う必要があります。

tfxとユーザーのカスタムコードおよび依存関係の両方がプリインストールされた Docker イメージを作成します。
- （1）tfx>=0.26 を使用し、（2）python 3.7 を使用してパイプラインを開発するユーザーの場合、これを行う最も簡単な方法は、公式のtensorflow/tfxの対応するバージョンを拡張することです。

# You can use a build-arg to dynamically pass in the
# version of TFX being used to your Dockerfile.

ARG TFX_VERSION
FROM tensorflow/tfx:${TFX_VERSION}
# COPY your code and dependencies in

ビルドされたイメージを、Dataflow で使用されるプロジェクトからアクセスできるコンテナーイメージレジストリにプッシュします。
- Google Cloud ユーザーは、上記の手順を適切に自動化する Cloud Build を使用できます。
以下のbeam_pipeline_argsを提供します。

beam_pipeline_args.extend([
    '--runner=DataflowRunner',
    '--project={project-id}',
    '--worker_harness_container_image={image-ref}',
    '--experiments=use_runner_v2',
])

TODO(b/171733562): Dataflow のデフォルトになったら、use_runner_v2 を削除します。

TODO(b/179738639): https://issues.apache.org/jira/browse/BEAM-5440 の後に、カスタムコンテナをローカルでテストする方法のドキュメントを作成します。

Beam パイプラインの引数

いくつかの TFX コンポーネントは、分散データ処理のために Beam に依存しています。これらはbeam_pipeline_argsで構成されます。これは、パイプラインの作成中に指定されます。

from tfx.orchestration import pipeline
my_pipeline = pipeline.Pipeline(
    ...,
    beam_pipeline_args=[...])

TFX 0.30 以降では、コンポーネントごとにパイプラインレベルのビーム引数を拡張するためのインターフェイスwith_beam_pipeline_argsが追加されています。

from tfx.components import CsvExampleGen
example_gen = CsvExampleGen(input_base=data_root).with_beam_pipeline_args([...])

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