背景

Vertex AI Model Registry でバージョン管理しているモデルを使用して並列に予測を行う Dataflow のジョブを作成したくなったが、 Vertex AI の SDK である google-cloud-aiplatform が Dataflow ワーカーにインストールされていなかった。

やりたいこと

Dataflow + Python でバッチジョブを作るときに任意のパッケージをインストールしたい。

ちなみにデフォルトでインストールされるパッケージはジョブの記述に使用している Python と Apache Beam SDK のバージョンによって異なっており、以下からパッケージのリストを参照できる。

google-cloud-* 系のパッケージや numpy, pandas などメジャーなパッケージは元からインストールされているものの、上記にないパッケージは自分で用意しなければいけない。

Dataflow ワーカーで任意のパッケージを使用するには大きく2通りの方法がある。

1. 追加したいパッケージの定義を用意してインストール
2. 予め必要なパッケージがインストールされたコンテナでジョブを起動する

1. 追加したいパッケージの定義を用意してインストール

パッケージの定義方法は大きく以下の2パターンに分けられる。

1. PyPI から取得できるパッケージ群を requirements.txt に記述する
2. setup.py で必要なパッケージ群を記述する

ここでは一番簡単な 1 の方法のみを書いておく。例えば poetry を使って以下のように requirements.txt を作る。

$ poetry add google-cloud-aiplatform
$ poetry export --without-hashes -f requirements.txt
$ cat requirements.txt
cachetools==5.2.0 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4.0"
certifi==2022.9.24 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4"
charset-normalizer==2.1.1 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4"
google-api-core==2.11.0 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4.0"
google-api-core[grpc]==2.11.0 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4.0"
google-auth==2.15.0 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4.0"
google-cloud-aiplatform==1.19.0 ; python_version >= "3.7" and python_version < "4.0"
...

あとはこのファイルを PipelineOptions に渡すだけ。

    options = PipelineOptions()
    setup_option = options.view_as(SetupOptions)
    setup_option.requirements_file = "./requirements.txt"
    with beam.Pipeline(options=options) as pipeline:
        ...

ドキュメントにはコマンドラインから --requirements_file オプションを指定する旨のことしか書いていないため、この方法であれば Dataflow テンプレートを作成する場合にも使用できる。

2. 予め必要なパッケージがインストールされたコンテナでジョブを起動する

方法 1 は手軽にできることがメリットだが、デメリットとして「ワーカーが起動する度にパッケージをインストールする必要がある」ことが挙げられる。

ワーカーが起動する度に pip install が走るので内部的にはパッケージのダウンロード・インストールが行われており、1分1秒でも早くバッチジョブを終わらせたいスピード狂なエンジニアには不都合である。

これを解決するために、事前にパッケージがインストールされたカスタムコンテナでワーカーを起動する。

2-1. Dockerfile を作る

Dataflow ワーカーで使用されるカスタムコンテナをビルドするために Dockerfile を作成する。以下ではベースイメージにできるだけ軽量なものを使用し、Dataflow ジョブを実行するために必要なものだけを抽出している。

依存関係の管理には poetry を使用している。

必要な依存関係を追加

$ poetry add google-cloud-aiplatform
$ poetry add "apache-beam[gcp]==2.43.0"

Dockerfile

FROM python:3.9.15-slim-bullseye

RUN pip install poetry==1.2.0
COPY pyproject.toml poetry.lock ./
RUN poetry config virtualenvs.create false \
  && poetry install --without dev

COPY --from=apache/beam_python3.9_sdk:2.43.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam

# Set the entrypoint to Apache Beam SDK launcher.
ENTRYPOINT ["/opt/apache/beam/boot"]

注意点として、依存関係には ENTRYPOINT で使用する Beam と同じバージョンの apache-beam[gcp] を追加する必要がある。

上記例だと 2.43.0 を使用しているため poetry add するバージョンも 2.43.0 で固定している。

2-2. コンテナをビルドして push

上記のコンテナをローカルでも Cloud Build でも好きなところでビルドして GCR 等に push する。

$ PROJECT_ID="YOUR_PROJECT_ID"
$ IMAGE_NAME="dataflow_custom_container"
$ TAG="latest"
$ IMAGE="gcr.io/${PROJECT_ID}/${IMAGE_NAME}:${TAG}"
$ docker build -t $IMAGE .
$ docker push $IMAGE

2-3. カスタムコンテナをオプションで指定する

あとはビルドしたイメージを使用するようにオプションで指定するだけ。カスタムコンテナは Dataflow Runner v2 でないと使用できないため、 v2 が使われるようにオプションを付加している。

    custom_container_image = f"gcr.io/{project_id}/dataflow_custom_container:latest"
    options = PipelineOptions(
        runner="DataflowRunner",
        project=project_id,
        region=region,
        machine_type=machine_type,
        staging_location=staging_location,
        temp_location=temp_location,
        ### 以下の2行を追加 ###
        sdk_container_image=custom_container_image,
        experiments=["use_runner_v2"],
    )
    with beam.Pipeline(options=options) as pipeline:
        ...

結論

手軽にやりたい場合は requirements.txt を用意し、スピードを追い求める場合はカスタムコンテナを使用する。ただしカスタムコンテナで運用を続けることを考えると、そのコンテナ自体をビルドする CI が必要になるためその運用も併せて検討する必要はある。

Dataflow で Python の外部パッケージをインストールする

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