次の方法で共有

Spark での ONNX 推論

  • [アーティクル]

この例では、LightGBM モデルをトレーニングし、モデルを ONNX 形式に変換します。 変換が完了したら、モデルを使用して Spark でいくつかのテスト データを推論します。

この例では、次の Python パッケージとバージョンを使用します。

  • onnxmltools==1.7.0
  • lightgbm==3.2.1

前提条件

  • ノートブックをレイクハウスにアタッチします。 左側で [追加] を選択して、既存のレイクハウスを追加するか、レイクハウスを作成します。
  • コード セルに !pip install onnxmltools==1.7.0 を追加し、そのセルを実行して onnxmltools をインストールする必要がある場合があります。

サンプル データを読み込む

サンプル データを読み込むには、ノートブック内のセルに次のコード例を追加し、セルを実行します。

from pyspark.sql import SparkSession

# Bootstrap Spark Session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

from synapse.ml.core.platform import *

df = (
    spark.read.format("csv")
    .option("header", True)
    .option("inferSchema", True)
    .load(
        "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/company_bankruptcy_prediction_data.csv"
    )
)

display(df)

出力は次の表と同じようになりますが、値と行数は異なる場合があります。

インタレスト カバレッジ レシオ 純利益フラグ 負債に対する自己資本比率
0.5641 1.0 0.0165
0.5702 1.0 0.0208
0.5673 1.0 0.0165

LightGBM を使用してモデルをトレーニングする

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from synapse.ml.lightgbm import LightGBMClassifier

feature_cols = df.columns[1:]
featurizer = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")

train_data = featurizer.transform(df)["Bankrupt?", "features"]

model = (
    LightGBMClassifier(featuresCol="features", labelCol="Bankrupt?")
    .setEarlyStoppingRound(300)
    .setLambdaL1(0.5)
    .setNumIterations(1000)
    .setNumThreads(-1)
    .setMaxDeltaStep(0.5)
    .setNumLeaves(31)
    .setMaxDepth(-1)
    .setBaggingFraction(0.7)
    .setFeatureFraction(0.7)
    .setBaggingFreq(2)
    .setObjective("binary")
    .setIsUnbalance(True)
    .setMinSumHessianInLeaf(20)
    .setMinGainToSplit(0.01)
)

model = model.fit(train_data)

モデルを ONNX 形式に変換する

次のコードでは、トレーニング済みのモデルを LightGBM ブースターにエクスポートし、ONNX 形式に変換します。

import lightgbm as lgb
from lightgbm import Booster, LGBMClassifier


def convertModel(lgbm_model: LGBMClassifier or Booster, input_size: int) -> bytes:
    from onnxmltools.convert import convert_lightgbm
    from onnxconverter_common.data_types import FloatTensorType

    initial_types = [("input", FloatTensorType([-1, input_size]))]
    onnx_model = convert_lightgbm(
        lgbm_model, initial_types=initial_types, target_opset=9
    )
    return onnx_model.SerializeToString()


booster_model_str = model.getLightGBMBooster().modelStr().get()
booster = lgb.Booster(model_str=booster_model_str)
model_payload_ml = convertModel(booster, len(feature_cols))

変換後、ONNX ペイロードを ONNXModel に読み込み、モデルの入力と出力を調べます。

from synapse.ml.onnx import ONNXModel

onnx_ml = ONNXModel().setModelPayload(model_payload_ml)

print("Model inputs:" + str(onnx_ml.getModelInputs()))
print("Model outputs:" + str(onnx_ml.getModelOutputs()))

モデル入力を入力データフレームの列名 (FeedDict) にマップし、出力データフレームの列名をモデル出力 (FetchDict) にマップします。

onnx_ml = (
    onnx_ml.setDeviceType("CPU")
    .setFeedDict({"input": "features"})
    .setFetchDict({"probability": "probabilities", "prediction": "label"})
    .setMiniBatchSize(5000)
)

推論にモデルを使用する

モデルを使用して推論を実行するために、次のコードではテスト データを作成し、ONNX モデル経由でデータを変換します。

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
import numpy as np

n = 1000 * 1000
m = 95
test = np.random.rand(n, m)
testPdf = pd.DataFrame(test)
cols = list(map(str, testPdf.columns))
testDf = spark.createDataFrame(testPdf)
testDf = testDf.union(testDf).repartition(200)
testDf = (
    VectorAssembler()
    .setInputCols(cols)
    .setOutputCol("features")
    .transform(testDf)
    .drop(*cols)
    .cache()
)

display(onnx_ml.transform(testDf))

出力は次の表と同じようになりますが、値と行数は異なる場合があります。

Index 機能 予測 確率
1 "{"type":1,"values":[0.105... 0 "{"0":0.835...
2 "{"type":1,"values":[0.814... 0 "{"0":0.658...

関連するコンテンツ