使用Ray利用分佈式處理的力量：綜合指南
在當今數據驅動的世界中，數據的指數增長和飆升的計算需求需要從傳統的數據處理方法轉變。 分佈式處理提供了一個強大的解決方案，將復雜的任務分解為跨多個計算機的較小，同時可執行的組件。這種方法可以解鎖高效和有效的大規模計算。
尤其值得注意的是，機器學習（ML）模型培訓中對計算能力的升級需求尤其值得注意。 自2010年以來，計算需求每18個月就增加了十倍，超過了像GPU和TPU這樣的AI加速器的增長，在同一時期，它們的增長僅翻了一番。 這需要每18個月的AI加速器或節點增加五倍，以訓練最先進的ML模型。 分佈式計算作為必不可少的解決方案出現。
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
遠程函數執行：
執行python在群集節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
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Ray的體系結構包括三層：
Ray AI運行時（AIR）：用於ML工程師和數據科學家的Python庫集合，為ML應用程序開發提供了一個統一的，可擴展的工具包。 空氣包括射線數據，射線火車，射線調子，射線服務和射線rllib。
射線核心：一個通用分佈式計算庫，用於縮放Python應用程序和加速ML工作負載。 關鍵概念包括：
- 任務：>在單獨的工人上獨立執行功能，並具有資源規格。
- > 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：連接到中央頭節點的一組工作節點，能夠固定或動態自動化。 關鍵概念包括：
> - 頭節點：>管理群集，包括自動式和驅動程序進程。 >
- 工作節點：在任務和參與者中執行用戶代碼，管理對象存儲和分發。 >
>自動升級：
>根據資源需求動態調整群集大小。 -
射線作業：
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
使用PIP安裝射線：
用於ML應用程序：>
對於一般Python應用程序：pip install ray[air]>
雷和chatgpt：強大的伙伴關係
pip install ray[default]
> OpenAI的Chatgpt利用Ray的平行模型培訓功能，從而在大規模數據集上進行培訓。 Ray的分佈式數據結構和優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
>探索相關主題：
數據工程簡介：>了解更多
平行的超參數調諧>
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))登入後複製
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！
