Traitement distribué à l'aide de Ray Framework dans Python

Exploitation de la puissance du traitement distribué avec Ray: un guide complet

Dans le monde des données d'aujourd'hui, la croissance exponentielle des données et la flambée des demandes de calcul nécessitent un passage des méthodes traditionnelles de traitement des données. Le traitement distribué offre une solution puissante, décomposant les tâches complexes en composants plus petits et exécutables sur plusieurs machines. Cette approche déverrouille un calcul à grande échelle efficace et efficace.

Le besoin croissant de puissance de calcul dans l'apprentissage automatique (ML) est particulièrement remarquable. Depuis 2010, les demandes informatiques ont augmenté tous les 18 mois, dépassant la croissance des accélérateurs d'IA comme les GPU et les TPU, qui n'ont doublé que au cours de la même période. Cela nécessite une augmentation quintuple des accélérateurs ou des nœuds de l'IA tous les 18 mois pour former des modèles ML de pointe. L'informatique distribuée apparaît comme la solution indispensable.

Ce tutoriel présente Ray, un framework Python open source qui simplifie l'informatique distribuée.

Comprendre Ray

Ray est un cadre open source conçu pour construire des applications Python évolutives et distribuées. Son modèle de programmation intuitive simplifie l'utilisation de l'informatique parallèle et distribuée. Les caractéristiques clés incluent:

• Parallélisme de la tâche: Parallélisez facilement le code Python sur plusieurs cœurs ou machines CPU pour une exécution plus rapide.
• Computing distribué: Échelle des applications au-delà des machines uniques avec des outils pour la planification distribuée, la tolérance aux défauts et la gestion des ressources.
• Exécution de la fonction distante: Exécuter les fonctions Python à distance sur les nœuds de cluster pour une efficacité améliorée.
• Traitement des données distribuées: Gérer les grands ensembles de données avec des cadres de données et des magasins d'objets distribués, permettant des opérations distribuées.
• Soutien d'apprentissage du renforcement: s'intègre aux algorithmes d'apprentissage du renforcement et à une formation distribuée pour une formation de modèle efficace.

L'architecture du framework Ray

L'architecture de Ray comprend trois couches:

1. Ray Ai Runtime (AIR): Une collection de bibliothèques Python pour les ingénieurs ML et les scientifiques des données, fournissant une boîte à outils unifiée et évolutive pour le développement d'applications ML. L'air comprend les données Ray, Ray Train, Ray Tune, Ray Serve et Ray Rllib.

2. Ray Core: Une bibliothèque informatique distribuée à usage général pour l'échelle des applications Python et accélérer les charges de travail ML. Les concepts clés incluent:

   • Tâches: Fonctions exécutables indépendamment sur des travailleurs séparés, avec des spécifications de ressources.
   • ACTEURS: Les travailleurs ou les services de l'État, étendant les fonctionnalités au-delà des fonctions simples.
   • Objets: Objets distants stockés et accessibles sur le cluster à l'aide des références d'objets.

3. Cluster de rayons: Un groupe de nœuds de travailleur connecté à un nœud de tête central, capable de automatiquement ou dynamique. Les concepts clés incluent:

   • Node de tête: gère le cluster, y compris les processus Autoscaler et le pilote.
   • Nœuds de travail: Exécuter le code utilisateur dans les tâches et les acteurs, gérant le stockage et la distribution d'objets.
   • AUTOSCALATION: Ajuste dynamiquement la taille du cluster en fonction des demandes de ressources.
   • Ray Job: Une seule application composée de tâches, d'objets et d'acteurs d'un script commun.

Installation et configuration

Installez le rayon à l'aide de pip:

pour les applications ML: pip install ray[air]

pour les applications générales Python: pip install ray[default]

Ray et Chatgpt: un puissant partenariat

Le chatppt d'Openai exploite les capacités de formation du modèle parallélisé de Ray, permettant une formation sur des ensembles de données massifs. Les structures de données distribuées de Ray et les optimisateurs sont cruciaux pour gérer et traiter les grands volumes de données impliquées.

en savoir plus

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Un exemple de tâche de rayon simple

Cet exemple démontre l'exécution d'une tâche simple à distance:

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))

Actionnement hyperparamètre parallèle avec Ray et Scikit-learn

Cet exemple montre un réglage hyperparamètre parallèle d'un modèle SVM:

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) ...

Conclusion

Ray propose une approche rationalisée au traitement distribué, autonomisant la mise à l'échelle efficace des applications AI et Python. Ses fonctionnalités et capacités en font un outil précieux pour relever des défis de calcul complexes. Envisagez d'explorer des cadres de programmation parallèles alternatifs comme le Dask pour des possibilités d'application plus larges.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!