Pemprosesan yang diedarkan menggunakan kerangka sinar di Python

memanfaatkan kuasa pemprosesan yang diedarkan dengan sinar: panduan komprehensif

Di dunia yang didorong oleh data hari ini, pertumbuhan data eksponen dan tuntutan pengiraan yang melambung memerlukan peralihan dari kaedah pemprosesan data tradisional. Pemprosesan yang diedarkan menawarkan penyelesaian yang kuat, memecahkan tugas -tugas yang kompleks ke dalam komponen yang lebih kecil dan serentak di seluruh mesin. Pendekatan ini membuka pengiraan berskala besar yang cekap dan berkesan.

Keperluan yang semakin meningkat untuk kuasa pengiraan dalam latihan model pembelajaran mesin (ML) amat penting. Sejak 2010, tuntutan pengkomputeran telah meningkat sepuluh kali ganda setiap 18 bulan, melampaui pertumbuhan pemecut AI seperti GPU dan TPU, yang hanya dua kali ganda dalam tempoh yang sama. Ini memerlukan peningkatan lima kali ganda dalam pemecut AI atau nod setiap 18 bulan untuk melatih model ML canggih. Pengkomputeran yang diedarkan muncul sebagai penyelesaian yang sangat diperlukan.

Tutorial ini memperkenalkan Ray, rangka kerja python sumber terbuka yang memudahkan pengkomputeran yang diedarkan.

Memahami Ray

Ray adalah rangka kerja sumber terbuka yang direka untuk membina aplikasi python berskala dan diedarkan. Model pengaturcaraan intuitifnya memudahkan penggunaan pengkomputeran selari dan diedarkan. Ciri -ciri utama termasuk:

• Tugas Paralelisme: mudah selaras kod python merentasi pelbagai teras CPU atau mesin untuk pelaksanaan yang lebih cepat.
• Pengkomputeran yang diedarkan: Aplikasi skala di luar mesin tunggal dengan alat untuk penjadualan diedarkan, toleransi kesalahan, dan pengurusan sumber.
• Pelaksanaan Fungsi Jauh: Jalankan fungsi Python dari jauh pada nod kluster untuk kecekapan yang lebih baik.
• Pemprosesan data yang diedarkan: Mengendalikan dataset besar dengan bingkai data yang diedarkan dan kedai objek, membolehkan operasi yang diedarkan.
• Sokongan Pembelajaran Penguatkuasaan: Bersepadu dengan algoritma pembelajaran tetulang dan latihan yang diedarkan untuk latihan model yang cekap.

Arsitektur Rangka Ray

seni bina Ray terdiri daripada tiga lapisan:

1. Ray AI Runtime (AIR):

   Koleksi perpustakaan Python untuk jurutera ML dan saintis data, menyediakan toolkit berskala dan berskala untuk pembangunan aplikasi ML. Air termasuk data Ray, Ray Train, Ray Tune, Ray Serve, dan Ray Rllib.

2. teras ray:

   Perpustakaan pengkomputeran yang diedarkan secara umum untuk berskala aplikasi python dan mempercepatkan beban kerja ML. Konsep utama termasuk:

   Tugas -tugas yang boleh dilaksanakan secara bebas pada pekerja berasingan, dengan spesifikasi sumber.
   • Pelakon:
   pekerja atau perkhidmatan pegangan negara, memperluaskan fungsi melampaui fungsi mudah. ​​
   • Objek:
   Objek jauh disimpan dan diakses merentasi cluster menggunakan rujukan objek.

Ray Cluster:
3. Sekumpulan nod pekerja yang disambungkan ke nod kepala pusat, mampu autoscaling tetap atau dinamik. Konsep utama termasuk:
   Node kepala:
   Menguruskan kluster, termasuk proses autoscaler dan pemandu.
   • nod pekerja:
   Jalankan kod pengguna dalam tugas dan pelakon, menguruskan penyimpanan dan pengedaran objek.
   • autoscaling:
   Saiz kluster secara dinamik berdasarkan permintaan sumber.
   • pekerjaan ray:
   Satu aplikasi tunggal yang terdiri daripada tugas, objek, dan pelakon dari skrip biasa.

Pemasangan dan Persediaan

Pasang sinar menggunakan pip:

untuk aplikasi ML:

untuk aplikasi python umum:

pip install ray[air]

ray dan chatgpt: Perkongsian yang kuat

pip install ray[default]

CHATGPT OpenAI memanfaatkan keupayaan latihan model paralel Ray, membolehkan latihan pada dataset besar -besaran. Struktur dan pengoptimuman data yang diedarkan oleh Ray adalah penting untuk mengurus dan memproses jumlah data yang besar.

Ketahui lebih lanjut

meneroka topik yang berkaitan:

Pengenalan kepada Kejuruteraan Data:

Ketahui lebih lanjut

• Memahami Kejuruteraan Data: Ketahui lebih lanjut
• pengkomputeran awan dan seni bina untuk saintis data: Ketahui lebih lanjut
• contoh tugas sinar mudah Contoh ini menunjukkan menjalankan tugas mudah dari jauh:

penalaan hiperparameter selari dengan sinar dan scikit-learn

Contoh ini menunjukkan penalaan hiperparameter selari model SVM:

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))

Kesimpulan

Ray menawarkan pendekatan yang diselaraskan untuk pemprosesan yang diedarkan, memperkasakan penskalaan yang cekap dari aplikasi AI dan Python. Ciri -ciri dan keupayaannya menjadikannya alat yang berharga untuk menangani cabaran pengiraan kompleks. Pertimbangkan untuk meneroka kerangka pengaturcaraan selari alternatif seperti Dask untuk kemungkinan aplikasi yang lebih luas.

Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan yang diedarkan menggunakan kerangka sinar di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!