Rayを使用した分散処理の力を活用：包括的なガイド

今日のデータ駆動型の世界では、データの指數(shù)関數(shù)的な成長と高騰する計算需要は、従來のデータ処理方法からの移行を必要とします。 分散処理は強力なソリューションを提供し、複雑なタスクを複數(shù)のマシンでより小さな、同時に実行可能なコンポーネントに分解します。このアプローチは、効率的かつ効果的な大規(guī)模な計算のロックを解除します

機械學(xué)習(xí)（ML）モデルトレーニングにおける計算能力のエスカレートニーズは特に注目に値します。 2010年以來、コンピューティングの需要は18か月ごとに10倍増加し、GPUやTPUなどのAI加速器の成長を上回り、同じ期間に倍増しました。 これにより、最先端のMLモデルをトレーニングするために、18か月ごとにAIアクセラレータまたはノードが5倍増加する必要があります。 分散コンピューティングは、不可欠なソリューションとして表示されます このチュートリアルでは、分散コンピューティングを簡素化するオープンソースのPythonフレームワークであるRayを紹介します。

Rayを理解

Rayは、スケーラブルおよび分散型Pythonアプリケーションを構(gòu)築するために設(shè)計されたオープンソースフレームワークです。その直感的なプログラミングモデルは、並列および分散コンピューティングの利用を簡素化します。主な機能には次のものがあります

タスクの並列性：

複數(shù)のCPUコアまたはマシンでPythonコードを簡単に並列化して、実行を速くします。

分散コンピューティング：
• スケジュール、フォールトトレランス、リソース管理のためのツールを備えた単一マシンを超えたスケールアプリケーション。 リモート関數(shù)の実行：
効率が向上するためにクラスターノードでPython関數(shù)をリモートで実行します。
• 分散データ処理：
分散データフレームとオブジェクトストアで大きなデータセットを処理し、分散操作を有効にします。
• 補強學(xué)習(xí)サポート：効率的なモデルトレーニングのための強化學(xué)習(xí)アルゴリズムおよび分散トレーニングと統(tǒng)合。
• レイフレームワークアーキテクチャ
• レイのアーキテクチャは、3つのレイヤーで構(gòu)成されています

ray aiランタイム（AIR）：

MLエンジニアおよびデータサイエンティスト向けのPythonライブラリのコレクション。MLアプリケーション開発のための統(tǒng)一されたスケーラブルなツールキットを提供します。 空気にはレイデータ、レイトレイン、レイチューン、レイサーブ、レイrllibが含まれます。

Ray Core：

タスク：リソース仕様を備えた別々の労働者で獨立して実行可能機能。

俳優(yōu)：州內(nèi)での労働者またはサービス、単純な関數(shù)を超えて機能を拡張します。>

オブジェクト：オブジェクト參照を使用してクラスター全體に保存およびアクセスされるリモートオブジェクト。

Ray Cluster：

中央ヘッドノードに接続されたワーカーノードのグループ、固定または動的自動化が可能です。 重要な概念には次のものがあります

ヘッドノード：

自動車プロセスやドライバープロセスを含むクラスターを管理します。

• ワーカーノード：タスクとアクター內(nèi)でユーザーコードを?qū)g行し、オブジェクトストレージと配布を管理します。
自動化：
• リソースの要求に基づいてクラスターサイズを動的に調(diào)整します レイジョブ：
一般的なスクリプトからのタスク、オブジェクト、アクターで構(gòu)成される?yún)g一のアプリケーション。
• インストールとセットアップ
PIPを使用してRayをインストールします：

MLアプリケーションの場合：

一般的なPythonアプリケーションの場合：

ray and chatgpt：強力なパートナーシップ

OpenaiのChatGPTは、Rayの並行してモデルトレーニング機能を活用し、大規(guī)模なデータセットでのトレーニングを可能にします。 Rayの分散データ構(gòu)造とオプティマイザーは、関連する大量のデータを管理および処理するために重要です。 pip install ray[air]もっと學(xué)ぶ

関連するトピックを探索：pip install ray[default]

データエンジニアリングの概要：

詳細

データエンジニアリングの理解：

もっと學(xué)ぶ

• データサイエンティスト向けのクラウドコンピューティングとアーキテクチャ：もっと學(xué)ぶ
• 単純なレイタスクの例 この例は、リモートで単純なタスクを?qū)g行することを示しています：
RayおよびScikit-Learn
• を使用した並列ハイパーパラメーターチューニング この例は、SVMモデルの並列ハイパーパラメーターチューニングを示しています：

結(jié)論

Rayは、分散処理に対する合理化されたアプローチを提供し、AIおよびPythonアプリケーションの効率的なスケーリングを強化します。 その機能と機能により、複雑な計算上の課題に取り組むための貴重なツールになります。 より広範(fàn)なアプリケーションの可能性のためにDaskのような代替並列プログラミングフレームワークを探索することを検討してください。

以上がPythonのRay Frameworkを使用した分散処理の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。