Cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin teragih

Cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin teragih

Dengan perkembangan pesat data besar dan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran mesin telah menjadi alat penting untuk menyelesaikan pelbagai masalah. Dalam bidang pembelajaran mesin, pengkomputeran teragih adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan latihan dan ramalan model. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin teragih untuk menggunakan sumber pengkomputeran selari berbilang mesin dengan lebih baik.

1. Pengenalan kepada Workerman

1.1 Apa itu Workerman

Workerman ialah rangka kerja rangkaian berprestasi tinggi yang ditulis dalam PHP, yang menyediakan satu set antara muka pengaturcaraan pelayan Soket dan klien berdasarkan protokol TCP/UDP. Ia dicirikan oleh kesederhanaan dan kemudahan penggunaan, prestasi tinggi, sokongan pelbagai proses, dsb.

1.2 Kelebihan Workerman

Berbanding dengan rangka kerja web lain, Workerman mempunyai kelebihan berikut:

(1) Prestasi tinggi: Workerman menggunakan pelbagai proses dan tinjauan acara untuk menyokong pemprosesan permintaan serentak yang lebih tinggi.

(2) Sokongan diedarkan: Workerman menyediakan antara muka pengaturcaraan Soket protokol TCP/UDP untuk memudahkan pengkomputeran dan komunikasi teragih.

(3) Fleksibel dan mudah digunakan: Workerman mempunyai API yang ringkas supaya pembangun boleh membina aplikasi rangkaian dengan cepat.

2. Reka bentuk seni bina sistem pembelajaran mesin teragih

2.1 Pembahagian tugas

Dalam sistem pembelajaran mesin teragih, tugas latihan model berskala besar boleh dibahagikan kepada berbilang subtugas dan diagihkan kepada mesin yang berbeza untuk pengkomputeran selari. Setiap subtugas hanya memproses sebahagian daripada data, dan kemudian mengembalikan hasilnya kepada nod induk untuk penyepaduan.

2.2 Nod Induk dan Sub-Nod

Perlu ada nod induk dalam sistem yang bertanggungjawab untuk penjadualan tugas keseluruhan, pengemaskinian parameter dan latihan model. Mesin lain berfungsi sebagai sub-nod, bertanggungjawab untuk melaksanakan sub-tugas, mengira keputusan dan mengembalikannya ke nod utama.

2.3 Perkongsian Data

Untuk mencapai pengkomputeran teragih, data perlu dikongsi antara pelbagai nod. Set data boleh dibahagikan kepada beberapa bahagian dan diedarkan kepada pelbagai nod untuk diproses. Pada masa yang sama, parameter dan maklumat status model perlu dipindahkan antara nod.

2.4 Kemas kini model

Selepas setiap nod anak dikira, keputusan perlu dikembalikan ke nod utama untuk mengemas kini parameter model. Nod induk melaraskan nilai parameter model berdasarkan hasil yang diterima.

3. Pelaksanaan Sistem

3.1 Bahagian Pelayan

Pertama, buat nod induk pada bahagian pelayan untuk penjadualan tugas dan pengemaskinian parameter. Komunikasi menggunakan protokol TCP yang disediakan oleh Workerman.

<?php
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use WorkermanWorker;

$worker = new Worker('tcp://0.0.0.0:2345');

$worker->onConnect = function ($connection) {
    echo "New connection
";
};

$worker->onMessage = function ($connection, $data) {
    echo "Received data: {$data}
";
};

Worker::runAll();
?>

3.2 Pelanggan

Pada klien, kita boleh mencipta berbilang sub-nod untuk melaksanakan sub-tugas. Sekali lagi, komunikasi dilakukan menggunakan protokol TCP yang disediakan oleh Workerman.

<?php
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use WorkermanWorker;

$worker = new Worker('tcp://127.0.0.1:2345');

$worker->onConnect = function ($connection) {
    echo "New connection
";
};

$worker->onMessage = function ($connection, $data) {
    echo "Received data: {$data}
";
    // 处理子任务并返回结果
    $result = doTask($data);
    $connection->send($result);
};

Worker::runAll();

function doTask($data)
{
    // 子任务处理代码
    // ...
}
?>

4. Sistem yang sedang berjalan

Simpan kod bahagian pelayan dan sisi klien sebagai server.php dan client.php, dan jalankannya pada mesin yang berbeza masing-masing.

Pelayan melaksanakan arahan berikut untuk memulakan pelayan:

php server.php start

Pelanggan melaksanakan arahan berikut untuk memulakan klien:

php client.php start

Kemudian, pelayan dan pelanggan boleh berkomunikasi. Selepas menerima tugas, pelanggan akan memanggil fungsi doTask untuk melakukan pengiraan dan menghantar keputusan ke pelayan.

5. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin teragih. Dengan membahagikan tugas, membina nod induk dan sub-nod, dan melaksanakan fungsi seperti perkongsian data dan kemas kini model, sumber pengkomputeran berbilang mesin boleh digunakan sepenuhnya untuk meningkatkan kecekapan tugas pembelajaran mesin. Saya harap artikel ini akan membantu untuk kerja dan penyelidikan anda.

(Nota: Kod di atas hanyalah contoh kod dan perlu diubah suai dan diperbaiki mengikut situasi tertentu apabila digunakan dalam amalan.)

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin teragih. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!