Приветствую Вас, Гость! Регистрация RSS
Пятница, 2024-05-10
Главная » 2023 » Сентябрь » 13 » Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении
20:13
Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении

Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении — Наука о данных — сложная и быстро развивающаяся область, которая нуждается в мощных инструментах и фреймворках для управления огромными объемами данных, генерируемых каждый день. Ray – это платформа кластерных вычислений для распространения и запуска Python-кода, даже со сложными библиотеками или пакетами, на кластерах бесконечного размера. Помимо Python, также Ray предоставляет API для Java и C++. Фреймворк использует задачи (функции) и субъекты (классы), чтобы распараллеливать пользовательский код. Ray помогает реализовать параллельные и распределенные вычисления в жизненном цикле науки о данных.
За последние несколько лет фреймворк распределенных вычислений Ray получал все большее предпочтение в связи со своей способностью упрощать разработку таких приложений. Ray включает в себя гибкое ядро и набор мощных библиотек, которые позволяют разработчикам легко масштабировать различные рабочие нагрузки, включая тренировку, гиперпараметрическую настройку, обуче ние с подкреплением, подачу моделей в качестве служб и пакетную обработку неструктурированных данных. Фреймворк Ray является одним из самых популярных проектов с открытым исходным кодом и используется тысячами компаний для внедрения широкого спектра вычислительных решений, от платформ машинного обуче ния до рекомендательных систем, систем обнаружения мошенничества и тренировки крупнейших моделей, в том числе ChatGPT компании Open AI.
Признавая, что масштабирование является одновременно необходимостью и вызовом времени, фреймворк Ray призван упростить разработчикам распределенные вычисления. Благодаря ему распределенные вычисления стали доступными для неспециалистов и стало довольно легко масштабировать скрипты Python по нескольким узлам. Фреймворк Ray хорошо зарекомендовал себя в масштабировании вычислительно интенсивных рабочих нагрузок и рабочих нагрузок интенсивных по использованию данных, таких как предобработка данных и тренировка моделей, и он непосредственно ориентирован на рабочие нагрузки машинного обуче ния, требующие масштабирования.
Издание предназначено для программистов на Python, инженеров и исследователей данных.

Название: Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении
Автор: Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо
Издательство: Books.kz/ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 292
Формат: PDF
Размер: 11,28 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении

Скачать с katfile.com
Скачать с oxy.st
Скачать с turb.pw
Категория: Разное | Просмотров: 40 | Добавил: Gunpowder
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]