Paralelizar bucle for con Python

Joaquín Amat RodrigoNoviembre, 2020

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Introducción

Este documento contiene ejemplos de cómo paralelizar bucles for con python. En concreto, se muestra cómo utilizar las funcionalidades de paralelizado que ofrecen las librerías multiprocessing y joblib.

Para las dos librerías, se muestra cómo paralelizar una función sencilla y cómo paralelizar el entrenamiento de modelos de scikit-learn.

Ejemplo 1: suma acumulada

Secuencial

# secuencial (no paralelizado)
# ==============================================================================
import pandas as pd
import numpy as np

# Se define la función
def suma_acumulada(number):
    return sum(range(1, number + 1))

# Lista de elementos sobre los que se quiere aplicar la función
valores = [10**8, 10**8, 10**8, 10**8, 10**8]

%%time

# Aplicar la función sobre cada elemento de forma secuencial
resultados = []

for valor in valores:
    resultado = suma_acumulada(valor)
    resultados.append(resultado)
    
resultados

CPU times: user 9.28 s, sys: 32.2 ms, total: 9.31 s
Wall time: 9.26 s

[5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000]

multiprocessing Pool.map

# multiprocessing Pool.map
# ==============================================================================
import pandas as pd
import numpy as np
import multiprocessing

# Se define la función
def suma_acumulada(number):
    return sum(range(1, number + 1))

# Lista de elementos sobre los que se quiere aplicar la función
valores = [10**8, 10**8, 10**8, 10**8, 10**8]

%%time

# Aplicar la función sobre cada elemento en paralelo
pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
resultados = pool.map(suma_acumulada, valores)
resultados

CPU times: user 5.92 ms, sys: 28.1 ms, total: 34 ms
Wall time: 3 s

[5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000]

joblib

# joblib
# ==============================================================================
import pandas as pd
import numpy as np
import multiprocessing
from joblib import Parallel, delayed

# Se define la función
def suma_acumulada(number):
    return sum(range(1, number + 1))

# Lista de elementos sobre los que se quiere aplicar la función
valores = [10**8, 10**8, 10**8, 10**8, 10**8]

%%time

# Aplicar la función sobre cada elemento en paralelo
n_jobs = multiprocessing.cpu_count()
Parallel(n_jobs=n_jobs)(delayed(suma_acumulada)(i) for i in valores)

CPU times: user 29.4 ms, sys: 43.3 ms, total: 72.7 ms
Wall time: 3.13 s

[5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000,
 5000000050000000]

Ejemplo 2: entrenamiento de modelos

Secuencial

# Secuencial (no paralelizado)
# ==============================================================================
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Datos de entrenamiento
X, y = load_boston(return_X_y=True)

# Valores sobre los que iterar en paralelo
list_n_estimators = [1000, 2000, 5000, 10000]

# Función de entrenamiento
def train_model(X, y, n_estimators):
    
    model = RandomForestRegressor(
                n_estimators = n_estimators,
                n_jobs       = 1,
                random_state = 123
            )
    
    model.fit(X, y)
    
    return model

%%time
modelos = []

for n_estimators in list_n_estimators:
    modelo = train_model(X, y, n_estimators)
    modelos.append(modelo)

CPU times: user 55.8 s, sys: 488 ms, total: 56.3 s
Wall time: 56.3 s

multiprocessing Pool.map

# Entrenamiento paralelo de múltiples modelos multiprocessing Pool.map()
# ==============================================================================

import pandas as pd
import numpy as np
import multiprocessing
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Datos de entrenamiento
X, y = load_boston(return_X_y=True)

# Valores sobre los que iterar en paralelo
list_n_estimators = [1000, 2000, 5000, 10000]

# Función de entrenamiento
def train_model(X, y, n_estimators):
    
    model = RandomForestRegressor(
                n_estimators = n_estimators,
                n_jobs       = 1,
                random_state = 123
            )
    
    model.fit(X, y)
    
    return model

%%time

n_jobs  = multiprocessing.cpu_count()
pool    = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
modelos = pool.starmap(train_model, [(X, y, n_estimators) for n_estimators in list_n_estimators])

CPU times: user 1.15 s, sys: 1.55 s, total: 2.7 s
Wall time: 33.7 s

joblib

# Entrenamiento paralelo de múltiples modelos joblib
# ==============================================================================

import pandas as pd
import numpy as np
from joblib import Parallel, delayed
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Datos de entrenamiento
X, y = load_boston(return_X_y=True)

# Valores sobre los que iterar en paralelo
list_n_estimators = [1000, 2000, 5000, 10000]

# Función de entrenamiento
def train_model(X, y, n_estimators):
    
    model = RandomForestRegressor(
                n_estimators = n_estimators,
                n_jobs       = 1,
                random_state = 123
            )
    
    model.fit(X, y)
    
    return model

%%time

n_jobs  = multiprocessing.cpu_count()
modelos = Parallel(n_jobs=n_jobs)(delayed(train_model)(X, y, n_estimators) for n_estimators in list_n_estimators)

CPU times: user 1.65 s, sys: 1.64 s, total: 3.3 s
Wall time: 35.9 s

Información de sesión

from sinfo import sinfo
sinfo()

-----
joblib      0.15.1
numpy       1.19.2
pandas      1.1.3
sinfo       0.3.1
sklearn     0.23.1
-----
IPython             7.18.1
jupyter_client      6.1.7
jupyter_core        4.6.3
jupyterlab          2.2.9
notebook            6.1.4
-----
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 12:42:55) [GCC 7.3.0]
Linux-5.4.0-1029-aws-x86_64-with-debian-buster-sid
8 logical CPU cores, x86_64
-----
Session information updated at 2020-10-31 13:07

¿Cómo citar este documento?

Paralelizar con Python by Joaquín Amat Rodrigo, available under a Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) at https://www.cienciadedatos.net/documentos/py12-paralelizar-con-python.html

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