而Mars上的TensorFlow大部分也一样，区别在于main函数部分的变化。最后，我们需要通过run_tensorflow_script的方式把脚本运行到Mars中。
二、典型场景
场景1. CPU和GPU混合计算
在安全和金融领域可以用Mars做CPU和GPU的混合计算，加速现有的工作流。
在这个领域，因为传统大数据平台挖掘周期长，资源紧张，需要很久来执行任务，不能达到客户需求。所以能用Mars DataFrame来加速数据处理，它可以做大规模数据排序，并帮助用户做高阶统计和聚合分析。
另外在安全领域有很多无监督学习的算法，Mars learn能加速无监督学习，同时拉起分布式深度学习计算加速现有的深度学习训练。之后，对于某些计算任务也可以利用GPU来加速。
场景2. 可解释性计算
在广告领域，在广告归因和洞察特征的解释算法中，因为本身计算量大，所以耗时很长。这种情况下，单机加速是比较困难的，基于传统大数据平台的分布式也不太灵活，但是通过Mars remote，可以很轻松地把计算分布到几十台机器上来加速，达到百倍的性能提升。
场景3. 大规模K-最邻近算法
Mars非常广泛地应用在K-最邻近算法中，因为Embedding越来越流行，它让向量表述实体非常常见。另外，Mars的NearestNeighbors算法兼容scikit-learn，它里面有暴力算法，而用户也需要暴力算法来进行大规模计算，可以通过多个worker来完成，从而让性能提升百倍。最后，Mars支持分布式的方式加速Faiss和Proxima，达到千万级别和上亿级别的规模。
三、Demo
Demo1. 分析豆瓣电影数据
我们从这个Demo看一下Mars如何加速pandas数据处理及其可视化。
开始演示之前我们需要安装Mars。这里已经创建了Jupyter，然后 pip install pymars。
安装之后，我们可以到IPython进行验证，可以看到下面的结果没有问题，接下来我们就可以进入到Jupyter notebook里。
我们开始demo。这个数据可以在GitHub地址下载，然后我们用pandas来分析电影的数据，使用ipython memory usage来查看内存使用。
我们的数据主要用到4个CSV文件，分别是movies、ratings、users和comments。
接下来根据上映日期统计有多少电影发布。这里先处理一下数据，让发行日期只取到年份，去掉日期，并对年份做聚合。
数据出来后，可以用pandas bokeh把图绘制出来，并通过交互式的方式查看。
接下来看电影评分的统计。首先把有评分的电影筛选出来，然后把豆瓣评分的数值数量从大到小进行排序。可以看到，最多的评分是6.8分。
同样，通过pandas bokeh把它画成柱状图，评分差不多呈现正态分布。
接下来做一个标签词云，看电影哪个标签词最多，这里从movies取出tags，用斜杠分割，然后max words是50。
接下来我们再对电影的Top K进行分析。首先按电影ID进行聚合，求出评价的平均值和个数。然后我们对评价个数进行过滤，从高到低，算出top20的电影。
然后做评论数据分析。因为评论是中文的，所以需要做一个分词，然后对每一句话做切分，在统计的时候进行排序。这里可以加一个进度条，在处理数据的时候方便看到进程。这个过程大概花了20分钟，所以在单机上跑大任务的时候对机器的压力还是比较大。
这是最终的词云图。
接下来我们用Mars做同样的分析任务。首先是对Mars环境进行部署，然后这里有5个worker，每个worker是8个CPU和32G内存。还是一样，我们打开内存的监控，做一些import，这里把import Pandas替换成import mars.dataframe，然后Numpy是import mars.tensor。
随后我们在SDK里来创建to mars dataframe，这一步几乎没有用到内存，最终得到的结果也和之前一样。
我们用同样的方式来分析上映日期的电影个数和电影评分。得益于Mars跟Pandas的高度兼容，我们也能用Pandas bokeh来呈现结果。
电影评论的分析也一样，但是在显示的时候，Mars只会拉取头几条和最后几条，所以客户端几乎没有内存使用。而且整个running过程只用了45秒，与之前的20分钟相比提升了几十倍性能。
接下来我们用Mars做一个地区的统计，让它有一个动态的效果。首先我们看一下刚刚计算过的已经released的电影dataframe，然后取1980-2019这几年的电影，而regions部分可能有多个，所以用斜杠分割开，最后执行排出top10地域电影。
然后我们通过bar chart race来生成动态效果。
Demo2. 豆瓣电影推荐
第二个demo我们会基于刚才豆瓣电影的数据来做一个推荐。我们首先会用TensorFlow Mars来进行训练，接着用Mars分布式KNN算法来加速召回计算。
我们先使用单机的技术栈，这个数据已经分成了训练和测试集，所以我们先to pandas把它下载到本地，接着来对用户和电影做一个label encode，把它变成一个数字，而不是字符串的值。随后我们对数据进行处理，先按照时间排序，然后按照用户进行分组，生成分组聚合的结果。
接下来开始训练，我们需要用TensorFlow训练出代表user的embedding。之前说过embedding，可以对任一实体用向量描述，所以得到embedding之后，我们在给用户推荐电影时就可以查找在这个向量空间里面跟这个用户比较接近的电影embedding。
训练后我们可以保存向量，这里的搜索规模是60万乘7万，单机花费了22分钟，但如果达到千万乘千万级别，搜索耗时要超过800小时，这是不可接受的。
接下来我们看如何用Mars来实现这一过程。首先创建一个Mars集群，这里有8个worker。然后和上面一样，对数据进行预处理，做label encode，按时间排序，按user分组生成分组聚合。
这里唯一的区别是Mars会自动推断DataFrame的结果，如果推断失败就需要用户自己提供dtypes和output type。
然后是执行和训练。这里TensorFlow可以写Python文件，不用写到notebook里。
接着我们用Mars的run tensorflow script来跑这个脚本，然后指定worker是8。可以看到，执行的时间缩小到了23分钟。同时，我们也拿到了最终的embedding，用Mars做embedding只需1分25秒，比刚刚的时间提升个十倍左右。1400万乘1400万也可以稳定在1小时左右，与单机800个小时相比提升是非常巨大的。
四、最佳实践
首先尽量不要使用to pandas和to numpy，因为这会把Mars的分布式数据变成单机的数据，失去了Mars本身的优势，除非这个操作不能用Mars实现；其次，Mars tensor、DataFrame和learn由于本身受限于API的原因需要自己写一些函数，所以可以考虑用Mars remote来加速，把操作抽象成函数；第三，Pandas的加速技巧在Mars DataFrame依然适用，比如可以使用更高效的数据类型，可以优先使用内建操作，使用apply取代循环。
作者：继盛
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