使用Ray利用分布式處理的力量：綜合指南
本教程介紹了Ray，Ray，一個開源Python框架，簡化了分布式計算。
了解射線
Ray是一個開源框架，旨在構(gòu)建可擴展和分布式Python應(yīng)用程序。其直觀的編程模型簡化了并行和分布式計算的利用。關(guān)鍵功能包括：
>
>任務(wù)并行：在多個CPU內(nèi)核或計算機上輕松并行化Python代碼，以更快地執(zhí)行。
- >分布式計算：
- 比例尺應(yīng)用程序以外的單個機器，具有用于分布式調(diào)度，容錯和資源管理的工具 遠程函數(shù)執(zhí)行： 執(zhí)行python在群集節(jié)點上的函數(shù)以提高效率。
- >>分布式數(shù)據(jù)處理：處理帶有分布式數(shù)據(jù)框架和對象存儲的大型數(shù)據(jù)集，啟用分布式操作。
- >加強學(xué)習(xí)支持：與強化學(xué)習(xí)算法和分布式培訓(xùn)集成了有效的模型培訓(xùn)。
- 射線框架體系結(jié)構(gòu)
- Ray的體系結(jié)構(gòu)包括三層：
射線核心：
- 任務(wù)：>在單獨的工人上獨立執(zhí)行功能，并具有資源規(guī)格。
- > 參與者：州持有的工人或服務(wù)，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(qū)動程序進程。>
- 工作節(jié)點：
在任務(wù)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(jù)資源需求動態(tài)調(diào)整群集大小。 - 射線作業(yè)： 一個由通用腳本的任務(wù)，對象和參與者組成的單個應(yīng)用程序。
>安裝和設(shè)置
用于ML應(yīng)用程序：>
對于一般Python應(yīng)用程序：pip install ray[air]>
pip install ray[default]
> OpenAI的Chatgpt利用Ray的平行模型培訓(xùn)功能，從而在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行培訓(xùn)。 Ray的分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化器對于管理和處理所涉及的大量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
了解更多
數(shù)據(jù)工程簡介：
>了解更多
- >
-
了解數(shù)據(jù)工程：
>了解更多 -
數(shù)據(jù)科學(xué)家的 云計算和體系結(jié)構(gòu)：
>了解更多 - 一個簡單的射線任務(wù)示例 此示例演示了遠程運行一個簡單的任務(wù)： 用射線和scikit-learn
此示例顯示了SVM模型的平行超參數(shù)調(diào)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(jié)論
Ray提供了一種簡化的方法，用于分布式處理，賦予AI和Python應(yīng)用程序的有效縮放。 它的功能和功能使其成為應(yīng)對復(fù)雜計算挑戰(zhàn)的寶貴工具。 考慮探索替代的并行編程框架，例如DASK，以實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用程序。
以上是使用python中的射線框架分布式處理的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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