使用python中的射线框架分布式处理

使用Ray利用分布式处理的力量：综合指南 在当今数据驱动的世界中，数据的指数增长和飙升的计算需求需要从传统的数据处理方法转变。 分布式处理提供了一个强大的解决方案，将复杂的任务分解为跨多个计算机的较小，同时可执行的组件。这种方法可以解锁高效和有效的大规模计算。

尤其值得注意的是，机器学习（ML）模型培训中对计算能力的升级需求尤其值得注意。 自2010年以来，计算需求每18个月就增加了十倍，超过了像GPU和TPU这样的AI加速器的增长，在同一时期，它们的增长仅翻了一番。 这需要每18个月的AI加速器或节点增加五倍，以训练最先进的ML模型。 分布式计算作为必不可少的解决方案出现。

本教程介绍了Ray，Ray，一个开源Python框架，简化了分布式计算。

了解射线

Ray是一个开源框架，旨在构建可扩展和分布式Python应用程序。其直观的编程模型简化了并行和分布式计算的利用。关键功能包括：

>

>任务并行：

在多个CPU内核或计算机上轻松并行化Python代码，以更快地执行。>

>

>分布式计算：
• 比例尺应用程序以外的单个机器，具有用于分布式调度，容错和资源管理的工具 远程函数执行：
执行python在群集节点上的函数以提高效率。>
• >>分布式数据处理：处理带有分布式数据框架和对象存储的大型数据集，启用分布式操作。
• >加强学习支持：与强化学习算法和分布式培训集成了有效的模型培训。
• 射线框架体系结构
• Ray的体系结构包括三层：

Ray AI运行时（AIR）：用于ML工程师和数据科学家的Python库集合，为ML应用程序开发提供了一个统一的，可扩展的工具包。 空气包括射线数据，射线火车，射线调子，射线服务和射线rllib。

射线核心：一个通用分布式计算库，用于缩放Python应用程序和加速ML工作负载。 关键概念包括：

• 任务：>在单独的工人上独立执行功能，并具有资源规格。
• > 参与者：州持有的工人或服务，将功能扩展到简单功能之外。
>
• >对象：>使用对象引用。

射线群集：连接到中央头节点的一组工作节点，能够固定或动态自动化。 关键概念包括：

>
• 头节点：>管理群集，包括自动式和驱动程序进程。>
• 工作节点：在任务和参与者中执行用户代码，管理对象存储和分发。> >自动升级：
>根据资源需求动态调整群集大小。
• 射线作业：
一个由通用脚本的任务，对象和参与者组成的单个应用程序。

>安装和设置

使用PIP安装射线：

用于ML应用程序：

>

对于一般Python应用程序：pip install ray[air]>

雷和chatgpt：强大的伙伴关系

pip install ray[default]

> OpenAI的Chatgpt利用Ray的平行模型培训功能，从而在大规模数据集上进行培训。 Ray的分布式数据结构和优化器对于管理和处理所涉及的大量数据至关重要。

了解更多

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数据工程简介：

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• 一个简单的射线任务示例 此示例演示了远程运行一个简单的任务：
用射线和scikit-learn

平行的超参数调谐>

此示例显示了SVM模型的平行超参数调整：>

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))

结论

Ray

提供了一种简化的方法，用于分布式处理，赋予AI和Python应用程序的有效缩放。 它的功能和功能使其成为应对复杂计算挑战的宝贵工具。 考虑探索替代的并行编程框架，例如DASK，以实现更广泛的应用程序。

以上是使用python中的射线框架分布式处理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！