azure-machine-learning-studio - Azure ML Python SDK mini_batch_size 在 ParallelRunConfig for TabularDataset 上未按预期工作

Question

我正在使用 Azure ML Python SDK 来构建自定义实验管道。我正在尝试在具有 GPU 的 4 个 VM 集群上并行运行我的表格数据集的训练。我正在关注此链接上提供的文档 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-contrib-pipeline-steps/azureml.contrib.pipeline.steps.parallelrunconfig?view=azure-ml-py
我面临的问题是，无论我为 mini_batch_size 设置什么值，单个运行获得所有行。我正在使用 EntryScript().logger 来检查传递给每个进程的行数。我看到的是，我的数据被 4 个虚拟机处理了 4 次，并且没有分成 4 个部分。我试过设置值 mini_batch_size至 1KB , 10KB , 1MB ，但似乎没什么区别。
这是我的 ParallelRunConfig 和 ParallelRunStep 代码。任何提示表示赞赏。谢谢

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# Step 2a - Batch config for parallel processing #
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from azureml.pipeline.steps import ParallelRunConfig

# python script step for batch processing
dataprep_source_dir = "./src"
entry_point = "batch_process.py"
mini_batch_size = "1KB"
time_out = 300

parallel_run_config = ParallelRunConfig(
    environment=custom_env,
    entry_script=entry_point,
    source_directory=dataprep_source_dir,
    output_action="append_row",
    mini_batch_size=mini_batch_size,
    error_threshold=1,
    compute_target=compute_target,
    process_count_per_node=1,
    node_count=vm_max_count,
    run_invocation_timeout=time_out
)


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# Step 2b - Run Processing Step #
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from azureml.pipeline.core import PipelineData
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
from azureml.pipeline.steps import ParallelRunStep
from datetime import datetime

# create upload dataset output for processing
output_datastore_name = processed_set_name
output_datastore = Datastore(workspace, output_datastore_name)

processed_output = PipelineData(name="scores", 
                          datastore=output_datastore, 
                          output_path_on_compute="outputs/")

# pipeline step for parallel processing
parallel_step_name = "batch-process-" + datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M")

process_step = ParallelRunStep(
    name=parallel_step_name,
    inputs=[data_input],
    output=processed_output,
    parallel_run_config=parallel_run_config,
    allow_reuse=False
)

Answer 1

我已经找到了这个问题的原因。文档中没有提到的是 mini_batch_size仅当您的表格数据集包含多个文件时才有效，例如，多个带有 X 的 Parquet 文件。每个文件的行数。如果您有一个包含所有行的巨大文件，mini_batch_size无法从中仅提取部分数据以进行并行处理。我已经通过将 Azure Synapse Workspace 数据管道配置为每个文件只存储几行来解决这个问题。