参考
メモ
Analytics Zooの公式ドキュメント の内容から、ひとことで書いてある文言を拾うと...以下の通り。
0.2.0時代:
Analytics + AI Platform for Apache Spark and BigDL.
2019/12現在:
A unified analytics + AI platform for distributed TensorFlow, Keras, PyTorch and BigDL on Apache Spark
とのこと。対応範囲が拡大していることがわかる。
動作確認
Python環境構築
今回は簡易的にPythonから触る。
pipenvで3.6.9環境を作り、以下のライブラリをインストールした。
- numpy
- scipy
- pandas
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn
- wordcloud
- jupyter
pipenvファイルは以下の通り。 https://github.com/dobachi/analytics-zoo-example/blob/master/Pipfile
なお、 Analytics Zooの公式ドキュメント では、Hadoop YARNでローンチする方法などいくつかの方法が掲載されている。
Exampleを動かしてみようとするが、pipでインストールしたところ
jupyter-with-zoo.sh は以下の箇所にあった。
1 | $HOME/.local/share/virtualenvs/analytics-zoo-example-hS4gvn-H/lib/python3.6/site-packages/zoo/share/bin/jupyter-with-zoo.sh |
そこで環境変数を以下のように設定した。
1 | $ export ANALYTICS_ZOO_HOME=`pipenv --venv`/lib/python3.6/site-packages/zoo/share |
この状態で、
${ANALYTICS_ZOO_HOME}/bin/jupyter-with-zoo.sh --master local[*]
を実行しようとしたのだが、 jupyter-with-zoo.sh
内で用いられている analytics-zoo-base.sh の中で、
1 | if [[ ! -f ${ANALYTICS_ZOO_PY_ZIP} ]]; then |
の箇所に引っかかりエラーになってしまう。 そもそも環境変数
ANALYTICS_ZOO_PY_ZIP
は任意のオプションの値を指定するための環境変数であるため、このハンドリングがおかしいと思われる。
どうやら、pipenvでインストールした0.6.0では、Jupyterとの連係周りがまだ付け焼き刃のようだ。
とりあえず、今回の動作確認では利用しない環境変数であるため、関係個所をコメントアウトして実行することとする。
上記対応の後、以下のようにpipenv経由でJupyter PySparkを起動。
1 | $ pipenv run ${ANALYTICS_ZOO_HOME}/bin/jupyter-with-zoo.sh --master local[*] |
試しに実行しようとしたが、以下のエラー
1 | Py4JError: com.intel.analytics.zoo.pipeline.nnframes.python.PythonNNFrames does not exist in the JVM |