使用Ray利用分佈式處理的力量：綜合指南
本教程介紹了Ray，Ray，一個開源Python框架，簡化了分佈式計算。
了解射線
Ray是一個開源框架，旨在構建可擴展和分佈式Python應用程序。其直觀的編程模型簡化了並行和分佈式計算的利用。關鍵功能包括：
>
>任務並行：在多個CPU內核或計算機上輕鬆並行化Python代碼，以更快地執(zhí)行。
- >分佈式計算：
- 比例尺應用程序以外的單個機器，具有用於分佈式調度，容錯和資源管理的工具 遠程函數執(zhí)行： 執(zhí)行python在群集節(jié)點上的函數以提高效率。
- >>分佈式數據處理：處理帶有分佈式數據框架和對象存儲的大型數據集，啟用分佈式操作。
- >加強學習支持：與強化學習算法和分佈式培訓集成了有效的模型培訓。
- 射線框架體系結構
- Ray的體系結構包括三層：
射線核心：
- 任務：>在單獨的工人上獨立執(zhí)行功能，並具有資源規(guī)格。
- > 參與者：州持有的工人或服務，將功能擴展到簡單功能之外。 >
- >對象：>使用對象引用。
射線群集：
- >
- 頭節(jié)點：>管理群集，包括自動式和驅動程序進程。 >
- 工作節(jié)點：
在任務和參與者中執(zhí)行用戶代碼，管理對象存儲和分發(fā)。 > >自動升級： >根據資源需求動態(tài)調整群集大小。 - 射線作業(yè)： 一個由通用腳本的任務，對象和參與者組成的單個應用程序。
>安裝和設置
用於ML應用程序：>
對於一般Python應用程序：pip install ray[air]>
pip install ray[default]
> OpenAI的Chatgpt利用Ray的平行模型培訓功能，從而在大規(guī)模數據集上進行培訓。 Ray的分佈式數據結構和優(yōu)化器對於管理和處理所涉及的大量數據至關重要。
了解更多
數據工程簡介：
>了解更多
- >
-
了解數據工程：
>了解更多 -
數據科學家的 雲計算和體系結構：
>了解更多 - 一個簡單的射線任務示例 此示例演示了遠程運行一個簡單的任務： 用射線和scikit-learn
此示例顯示了SVM模型的平行超參數調整：>
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))
結論
Ray提供了一種簡化的方法，用於分佈式處理，賦予AI和Python應用程序的有效縮放。 它的功能和功能使其成為應對複雜計算挑戰(zhàn)的寶貴工具。 考慮探索替代的並行編程框架，例如DASK，以實現更廣泛的應用程序。
以上是使用python中的射線框架分佈式處理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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