die Kraft der verteilten Verarbeitung mit Strahl nutzen: Ein umfassendes Leitfaden

In der heutigen datengesteuerten Welt erfordern das exponentielle Wachstum von Daten und die steigenden Rechenanforderungen eine Verschiebung von herk?mmlichen Datenverarbeitungsmethoden. Die verteilte Verarbeitung bietet eine leistungsstarke L?sung, in der komplexe Aufgaben in kleinere, gleichzeitig ausführbare Komponenten über mehrere Maschinen hinweg unterteilt werden. Dieser Ansatz schaltet eine effiziente und effektive gro? angelegte Berechnung frei.

Der eskalierende Bedarf an Rechenleistung in maschinellem Lernen (ML) -Modelltraining ist besonders bemerkenswert. Seit 2010 haben die Computeranforderungen alle 18 Monate um das Zehnfache gestiegen und das Wachstum von KI -Beschleunigern wie GPUs und TPUs übertroffen, die sich nur im gleichen Zeitraum verdoppelt haben. Dies erfordert alle 18 Monate eine fünffache Zunahme der KI-Beschleuniger oder Knoten, um modernste ML-Modelle zu trainieren. Distributed Computing entsteht als unverzichtbare L?sung.

Dieses Tutorial führt Ray vor, ein Open-Source-Python-Framework, das das verteilte Computing vereinfacht.

Ray verstehen

Ray ist ein Open-Source-Framework, das für die Erstellung skalierbarer und verteilter Python-Anwendungen entwickelt wurde. Sein intuitives Programmiermodell vereinfacht die Nutzung des parallelen und verteilten Computers. Zu den wichtigsten Funktionen geh?ren:

• Aufgabe Parallelit?t: Der Python -Code leicht parallelisieren Sie mehrere CPU -Kerne oder Maschinen für eine schnellere Ausführung.
• verteiltes Computing: skalierende Anwendungen über einzelne Maschinen mit Tools für verteilte Planung, Fehlertoleranz und Ressourcenverwaltung.
• Remote -Funktion Ausführung: Python -Funktionen ausführen von Clusterknoten für eine verbesserte Effizienz ausführen.
• Verteilte Datenverarbeitung: Umfangsdatens?tze mit verteilten Datenrahmen und Objektspeichern verwandeln, um verteilte Vorg?nge zu aktivieren.
• Unterstützung der Verst?rkung Lernunterstützung: Integriert sich in Verst?rkungslernenalgorithmen und verteiltes Training für ein effizientes Modelltraining.

Die Ray Framework Architecture

Rays Architektur umfasst drei Schichten:

1. Ray AI Laufzeit (Luft): Eine Sammlung von Python -Bibliotheken für ML -Ingenieure und Datenwissenschaftler, die ein einheitliches, skalierbares Toolkit für die Entwicklung von ML -Anwendungen bereitstellen. Air enth?lt Ray -Daten, Ray -Zug, Ray Tune, Ray Serve und Ray Rllib.

2. Strahlkern: Eine allgemeine verteilte Computerbibliothek zur Skalierung von Python-Anwendungen und Beschleunigung von ML-Workloads. Schlüsselkonzepte umfassen:

   • Aufgaben: unabh?ngig ausführbare Funktionen für separate Arbeitnehmer mit Ressourcenspezifikationen.
   • Akteure: staatliche Besitz von Arbeitnehmern oder Diensten, die die Funktionalit?t über einfache Funktionen hinaus erweitern.
   • Objekte: Remote -Objekte, die über den Cluster gespeichert und zugegriffen werden, unter Verwendung von Objektreferenzen.

3. Strahlcluster: Eine Gruppe von Arbeiterknoten, die mit einem zentralen Kopfknoten verbunden sind, der in der Lage ist, fixiert oder dynamisch zu autoscalieren. Schlüsselkonzepte umfassen:

   • Kopfknoten: verwaltet den Cluster, einschlie?lich der Autoscaler- und Treiberprozesse.
   • Worker -Knoten: Benutzercode in Aufgaben und Akteuren ausführen, verwalten Sie Objektspeicher und -verteilung.
   • Autoscaling: passt die Clustergr??e dynamisch basierend auf den Ressourcenanforderungen an.
   • Strahljob: Eine einzelne Anwendung, die aus Aufgaben, Objekten und Akteuren aus einem gemeinsamen Skript besteht.

Installation und Setup

Strahl mit PIP installieren:

für ML -Anwendungen: pip install ray[air]

für allgemeine Python -Anwendungen: pip install ray[default]

Ray und Chatgpt: Eine leistungsstarke Partnerschaft

OpenAs ChatGPT nutzt die parallelisierten Modelltrainingsfunktionen von Ray und erm?glicht das Training mit massiven Datens?tzen. Die verteilten Datenstrukturen und Optimierer von Ray sind entscheidend für die Verwaltung und Verarbeitung der gro?en Datenmengen.

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Ein einfaches Beispiel für Strahlungsaufgaben

import ray
ray.init()

@ray.remote
def square(x):
    return x * x

futures = [square.remote(i) for i in range(4)]
print(ray.get(futures))

Parallele Hyperparameter-Tuning mit Ray und Scikit-Learn

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.svm import SVC
import joblib
from ray.util.joblib import register_ray

# ... (rest of the code as in the original input) ...

Schlussfolgerung

Ray bietet einen optimierten Ansatz für die verteilte Verarbeitung und st?rkt die effiziente Skalierung von AI- und Python -Anwendungen. Seine Funktionen und F?higkeiten machen es zu einem wertvollen Instrument zur Bew?ltigung komplexer recherittlicher Herausforderungen. Erw?gen Sie, alternative parallele Programmierrahmen wie Dask für breitere Anwendungsm?glichkeiten zu untersuchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerteilte Verarbeitung mit Ray Framework in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!