Verteilte Verarbeitung mit Ray Framework in Python

die Kraft der verteilten Verarbeitung mit Strahl nutzen: Ein umfassendes Leitfaden

In der heutigen datengesteuerten Welt erfordern das exponentielle Wachstum von Daten und die steigenden Rechenanforderungen eine Verschiebung von herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden. Die verteilte Verarbeitung bietet eine leistungsstarke Lösung, in der komplexe Aufgaben in kleinere, gleichzeitig ausführbare Komponenten über mehrere Maschinen hinweg unterteilt werden. Dieser Ansatz schaltet eine effiziente und effektive groß angelegte Berechnung frei.

Der eskalierende Bedarf an Rechenleistung in maschinellem Lernen (ML) -Modelltraining ist besonders bemerkenswert. Seit 2010 haben die Computeranforderungen alle 18 Monate um das Zehnfache gestiegen und das Wachstum von KI -Beschleunigern wie GPUs und TPUs übertroffen, die sich nur im gleichen Zeitraum verdoppelt haben. Dies erfordert alle 18 Monate eine fünffache Zunahme der KI-Beschleuniger oder Knoten, um modernste ML-Modelle zu trainieren. Distributed Computing entsteht als unverzichtbare Lösung.

Dieses Tutorial führt Ray vor, ein Open-Source-Python-Framework, das das verteilte Computing vereinfacht.

Ray verstehen

Ray ist ein Open-Source-Framework, das für die Erstellung skalierbarer und verteilter Python-Anwendungen entwickelt wurde. Sein intuitives Programmiermodell vereinfacht die Nutzung des parallelen und verteilten Computers. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Aufgabe Parallelität: Der Python -Code leicht parallelisieren Sie mehrere CPU -Kerne oder Maschinen für eine schnellere Ausführung.
• verteiltes Computing: skalierende Anwendungen über einzelne Maschinen mit Tools für verteilte Planung, Fehlertoleranz und Ressourcenverwaltung.
• Remote -Funktion Ausführung: Python -Funktionen ausführen von Clusterknoten für eine verbesserte Effizienz ausführen.
• Verteilte Datenverarbeitung: Umfangsdatensätze mit verteilten Datenrahmen und Objektspeichern verwandeln, um verteilte Vorgänge zu aktivieren.
• Unterstützung der Verstärkung Lernunterstützung: Integriert sich in Verstärkungslernenalgorithmen und verteiltes Training für ein effizientes Modelltraining.

Die Ray Framework Architecture

Rays Architektur umfasst drei Schichten:

1. Ray AI Laufzeit (Luft): Eine Sammlung von Python -Bibliotheken für ML -Ingenieure und Datenwissenschaftler, die ein einheitliches, skalierbares Toolkit für die Entwicklung von ML -Anwendungen bereitstellen. Air enthält Ray -Daten, Ray -Zug, Ray Tune, Ray Serve und Ray Rllib.

2. Strahlkern: Eine allgemeine verteilte Computerbibliothek zur Skalierung von Python-Anwendungen und Beschleunigung von ML-Workloads. Schlüsselkonzepte umfassen:

   • Aufgaben: unabhängig ausführbare Funktionen für separate Arbeitnehmer mit Ressourcenspezifikationen.
   • Akteure: staatliche Besitz von Arbeitnehmern oder Diensten, die die Funktionalität über einfache Funktionen hinaus erweitern.
   • Objekte: Remote -Objekte, die über den Cluster gespeichert und zugegriffen werden, unter Verwendung von Objektreferenzen.

3. Strahlcluster: Eine Gruppe von Arbeiterknoten, die mit einem zentralen Kopfknoten verbunden sind, der in der Lage ist, fixiert oder dynamisch zu autoscalieren. Schlüsselkonzepte umfassen:

   • Kopfknoten: verwaltet den Cluster, einschließlich der Autoscaler- und Treiberprozesse.
   • Worker -Knoten: Benutzercode in Aufgaben und Akteuren ausführen, verwalten Sie Objektspeicher und -verteilung.
   • Autoscaling: passt die Clustergröße dynamisch basierend auf den Ressourcenanforderungen an.
   • Strahljob: Eine einzelne Anwendung, die aus Aufgaben, Objekten und Akteuren aus einem gemeinsamen Skript besteht.

Installation und Setup

Strahl mit PIP installieren:

für ML -Anwendungen: pip install ray[air]

für allgemeine Python -Anwendungen: pip install ray[default]

Ray und Chatgpt: Eine leistungsstarke Partnerschaft

OpenAs ChatGPT nutzt die parallelisierten Modelltrainingsfunktionen von Ray und ermöglicht das Training mit massiven Datensätzen. Die verteilten Datenstrukturen und Optimierer von Ray sind entscheidend für die Verwaltung und Verarbeitung der großen Datenmengen.

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Ein einfaches Beispiel für Strahlungsaufgaben

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))

Dieses Beispiel zeigt, dass eine einfache Aufgabe remote ausgeführt wird:

Parallele Hyperparameter-Tuning mit Ray und Scikit-Learn

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.svm import SVC
import joblib
from ray.util.joblib import register_ray

# ... (rest of the code as in the original input) ...

Dieses Beispiel zeigt eine parallele Hyperparameterabstimmung eines SVM -Modells:

Schlussfolgerung

Ray bietet einen optimierten Ansatz für die verteilte Verarbeitung und stärkt die effiziente Skalierung von AI- und Python -Anwendungen. Seine Funktionen und Fähigkeiten machen es zu einem wertvollen Instrument zur Bewältigung komplexer recherittlicher Herausforderungen. Erwägen Sie, alternative parallele Programmierrahmen wie Dask für breitere Anwendungsmöglichkeiten zu untersuchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerteilte Verarbeitung mit Ray Framework in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!