PythonのRay Frameworkを使用した分散処理

Rayを使用した分散処理の力を活用：包括的なガイド

今日のデータ駆動型の世界では、データの指数関数的な成長と高騰する計算需要は、従来のデータ処理方法からの移行を必要とします。 分散処理は強力なソリューションを提供し、複雑なタスクを複数のマシンでより小さな、同時に実行可能なコンポーネントに分解します。このアプローチは、効率的かつ効果的な大規模な計算のロックを解除します

機械学習（ML）モデルトレーニングにおける計算能力のエスカレートニーズは特に注目に値します。 2010年以来、コンピューティングの需要は18か月ごとに10倍増加し、GPUやTPUなどのAI加速器の成長を上回り、同じ期間に倍増しました。 これにより、最先端のMLモデルをトレーニングするために、18か月ごとにAIアクセラレータまたはノードが5倍増加する必要があります。 分散コンピューティングは、不可欠なソリューションとして表示されます このチュートリアルでは、分散コンピューティングを簡素化するオープンソースのPythonフレームワークであるRayを紹介します。

Rayを理解

Rayは、スケーラブルおよび分散型Pythonアプリケーションを構築するために設計されたオープンソースフレームワークです。その直感的なプログラミングモデルは、並列および分散コンピューティングの利用を簡素化します。主な機能には次のものがあります

タスクの並列性：

複数のCPUコアまたはマシンでPythonコードを簡単に並列化して、実行を速くします。

分散コンピューティング：
• スケジュール、フォールトトレランス、リソース管理のためのツールを備えた単一マシンを超えたスケールアプリケーション。 リモート関数の実行：
効率が向上するためにクラスターノードでPython関数をリモートで実行します。
• 分散データ処理：
分散データフレームとオブジェクトストアで大きなデータセットを処理し、分散操作を有効にします。
• 補強学習サポート：効率的なモデルトレーニングのための強化学習アルゴリズムおよび分散トレーニングと統合。
• レイフレームワークアーキテクチャ
• レイのアーキテクチャは、3つのレイヤーで構成されています

ray aiランタイム（AIR）：

MLエンジニアおよびデータサイエンティスト向けのPythonライブラリのコレクション。MLアプリケーション開発のための統一されたスケーラブルなツールキットを提供します。 空気にはレイデータ、レイトレイン、レイチューン、レイサーブ、レイrllibが含まれます。

Ray Core：

タスク：リソース仕様を備えた別々の労働者で独立して実行可能機能。

俳優：州内での労働者またはサービス、単純な関数を超えて機能を拡張します。>

オブジェクト：オブジェクト参照を使用してクラスター全体に保存およびアクセスされるリモートオブジェクト。

Ray Cluster：

中央ヘッドノードに接続されたワーカーノードのグループ、固定または動的自動化が可能です。 重要な概念には次のものがあります

ヘッドノード：

自動車プロセスやドライバープロセスを含むクラスターを管理します。

• ワーカーノード：タスクとアクター内でユーザーコードを実行し、オブジェクトストレージと配布を管理します。
自動化：
• リソースの要求に基づいてクラスターサイズを動的に調整します レイジョブ：
一般的なスクリプトからのタスク、オブジェクト、アクターで構成される単一のアプリケーション。
• インストールとセットアップ
PIPを使用してRayをインストールします：

MLアプリケーションの場合：

一般的なPythonアプリケーションの場合：

ray and chatgpt：強力なパートナーシップ

OpenaiのChatGPTは、Rayの並行してモデルトレーニング機能を活用し、大規模なデータセットでのトレーニングを可能にします。 Rayの分散データ構造とオプティマイザーは、関連する大量のデータを管理および処理するために重要です。 pip install ray[air]もっと学ぶ

関連するトピックを探索：pip install ray[default]

データエンジニアリングの概要：

詳細

データエンジニアリングの理解：

もっと学ぶ

• データサイエンティスト向けのクラウドコンピューティングとアーキテクチャ：もっと学ぶ
• 単純なレイタスクの例 この例は、リモートで単純なタスクを実行することを示しています：
RayおよびScikit-Learn
• を使用した並列ハイパーパラメーターチューニング この例は、SVMモデルの並列ハイパーパラメーターチューニングを示しています：

結論

Rayは、分散処理に対する合理化されたアプローチを提供し、AIおよびPythonアプリケーションの効率的なスケーリングを強化します。 その機能と機能により、複雑な計算上の課題に取り組むための貴重なツールになります。 より広範なアプリケーションの可能性のためにDaskのような代替並列プログラミングフレームワークを探索することを検討してください。

以上がPythonのRay Frameworkを使用した分散処理の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。