파이썬에서 광선 프레임 워크를 사용한 분산 처리

Ray와 함께 분산 처리의 힘을 활용 : 포괄적 인 안내 오늘날의 데이터 중심 세계에서 데이터의 지수 성장과 급등한 계산 요구는 전통적인 데이터 처리 방법과의 전환이 필요합니다. 분산 처리는 강력한 솔루션을 제공하여 복잡한 작업을 여러 기계에서 더 작고 동시에 실행 가능한 구성 요소로 분류합니다. 이 접근법은 효율적이고 효과적인 대규모 계산을 잠금 해제합니다 머신 러닝 (ML) 모델 교육의 계산 능력에 대한 증가가 증가하는 것은 특히 주목할 만하다. 2010 년 이후, 컴퓨팅 수요는 18 개월마다 10 배 증가하여 GPU 및 TPU와 같은 AI 가속기의 성장을 능가하여 같은 기간에 두 배가되었습니다. 이를 위해서는 최첨단 ML 모델을 훈련시키기 위해 18 개월마다 AI 가속기 또는 노드의 5 배 증가가 필요합니다. 분산 컴퓨팅은 필수 불가능한 솔루션으로 나타납니다 이 튜토리얼은 분산 컴퓨팅을 단순화하는 오픈 소스 파이썬 프레임 워크 인 Ray를 소개합니다.

Ray 이해 ray는 확장 가능하고 분산 된 파이썬 응용 프로그램을 구축하도록 설계된 오픈 소스 프레임 워크입니다. 직관적 인 프로그래밍 모델은 병렬 및 분산 컴퓨팅의 활용을 단순화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다

작업 병렬 처리 :

더 빠른 실행을 위해 여러 CPU 코어 또는 머신에서 Python 코드를 쉽게 병렬화합니다. 분산 컴퓨팅 : 분산 예약, 결함 공차 및 리소스 관리를위한 도구가있는 단일 시스템을 넘어서 척도 응용 프로그램. 원격 기능 실행 : Python Functions Exections Cluster 노드에서 원격으로 효율성을 향상시킵니다. 분산 데이터 처리 :

분산 데이터 프레임 및 객체 저장소로 대형 데이터 세트를 처리하여 분산 작업을 가능하게합니다. 강화 학습 지원 :

효율적인 모델 교육을위한 강화 학습 알고리즘 및 분산 교육과 통합.

레이 프레임 워크 아키텍처

레이의 아키텍처는 세 가지 레이어로 구성됩니다 :

Ray AI Runtime (AIR) : ML 엔지니어 및 데이터 과학자를위한 Python 라이브러리 모음으로 ML 애플리케이션 개발을위한 통합적이고 확장 가능한 툴킷을 제공합니다. Air에는 Ray Data, Ray Train, Ray Tun, Ray Serv 및 Ray Rllib이 포함됩니다.

Ray Core :
• Python 응용 프로그램을 확장하고 ML 워크로드를 가속화하기위한 일반 목적 분산 컴퓨팅 라이브러리. 주요 개념은 다음과 같습니다
  작업 :
  • 리소스 사양이있는 별도의 작업자에 대한 독립적으로 실행 가능한 기능. 행위자 : 주 보유 노동자 또는 서비스, 단순한 기능을 넘어 기능성을 확장합니다. 객체 : 객체 참조를 사용하여 클러스터를 통해 저장되고 액세스 한 원격 개체.
  • Ray Cluster : 고정 또는 동적 자동화가 가능한 중앙 헤드 노드에 연결된 작업자 노드 그룹. 주요 개념은 다음과 같습니다 헤드 노드 :
  autoscaler 및 드라이버 프로세스를 포함하여 클러스터를 관리합니다. 작업자 노드 : 작업 및 액터 내에서 사용자 코드를 실행하여 객체 저장 및 분포 관리. 자동화 :
  • 리소스 요구에 따라 클러스터 크기를 동적으로 조정합니다 ray job : 공통 스크립트의 작업, 객체 및 행위자로 구성된 단일 응용 프로그램.
설치 및 설정 PIP를 사용하여 RAY를 설치하십시오 : ML 응용 분야의 경우 :
• 일반적인 파이썬 애플리케이션의 경우 :

  Ray and Chatgpt : 강력한 파트너십 OpenAi의 ChatGpt는 Ray의 병렬화 된 모델 교육 기능을 활용하여 대규모 데이터 세트에 대한 교육을 가능하게합니다. Ray의 분산 데이터 구조 및 최적화기는 관련된 대량의 데이터를 관리하고 처리하는 데 중요합니다.

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  • 간단한 광선 작업 예 이 예제는 간단한 작업을 원격으로 실행한다는 것을 보여줍니다 Ray 및 Scikit-Learn 를 사용한 병렬 하이퍼 파라미터 튜닝 이 예제는 SVM 모델의 병렬 하이퍼 파라미터 튜닝을 보여줍니다.

  • 결론 Ray는 분산 처리에 대한 간소화 된 접근 방식을 제공하여 AI 및 Python 애플리케이션의 효율적인 스케일링을 강화합니다. 기능과 기능은 복잡한 계산 문제를 해결하기위한 귀중한 도구입니다. 더 넓은 응용 프로그램 가능성을 위해 Dask와 같은 대체 병렬 프로그래밍 프레임 워크를 탐색하는 것을 고려하십시오.

위 내용은 파이썬에서 광선 프레임 워크를 사용한 분산 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!