Название: Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении Автор: Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо Издательство: Books.kz/ДМК Пресс Год: 2023 Страниц: 292 Язык: русский Формат: pdf Размер: 10.9 MB
Наука о данных — сложная и быстро развивающаяся область, которая нуждается в мощных инструментах и фреймворках для управления огромными объемами данных, генерируемых каждый день. Ray – это платформа кластерных вычислений для распространения и запуска Python-кода, даже со сложными библиотеками или пакетами, на кластерах бесконечного размера. Помимо Python, также Ray предоставляет API для Java и C++. Фреймворк использует задачи (функции) и субъекты (классы), чтобы распараллеливать пользовательский код. Ray помогает реализовать параллельные и распределенные вычисления в жизненном цикле науки о данных.
За последние несколько лет фреймворк распределенных вычислений Ray получал все большее предпочтение в связи со своей способностью упрощать разработку таких приложений. Ray включает в себя гибкое ядро и набор мощных библиотек, которые позволяют разработчикам легко масштабировать различные рабочие нагрузки, включая тренировку, гиперпараметрическую настройку, обуче ние с подкреплением, подачу моделей в качестве служб и пакетную обработку неструктурированных данных. Фреймворк Ray является одним из самых популярных проектов с открытым исходным кодом и используется тысячами компаний для внедрения широкого спектра вычислительных решений, от платформ машинного обуче ния до рекомендательных систем, систем обнаружения мошенничества и тренировки крупнейших моделей, в том числе ChatGPT компании Open AI.
Признавая, что масштабирование является одновременно необходимостью и вызовом времени, фреймворк Ray призван упростить разработчикам распределенные вычисления. Благодаря ему распределенные вычисления стали доступными для неспециалистов и стало довольно легко масштабировать скрипты Python по нескольким узлам. Фреймворк Ray хорошо зарекомендовал себя в масштабировании вычислительно интенсивных рабочих нагрузок и рабочих нагрузок интенсивных по использованию данных, таких как предобработка данных и тренировка моделей, и он непосредственно ориентирован на рабочие нагрузки машинного обуче ния, требующие масштабирования.
Издание предназначено для программистов на Python, инженеров и исследователей данных.
Веб-разработка на Python Название: Веб-разработка на Python Автор: Коллектив Издательство: hexlet Год: 2022 Формат: PDF Страниц: много Размер: 122 Mb Язык: Русский ...
Параллельные и высокопроизводительные вычисления Название: Параллельные и высокопроизводительные вычисления Автор: Роби Р., Замора Дж. Издательство: ДМК Пресс Год: 2021 Формат: pdf Страниц: 802 Для...
Изучаем квантовые вычисления на Python и Q# Название: Изучаем квантовые вычисления на Python и Q# Автор: Кайзер С., Гранад К. Издательство: ДМК Пресс Год: 2021 Формат: pdf Страниц: 432 Для...
Квантовые вычисления: прикладной подход Название: Квантовые вычисления: прикладной подход Автор: Xидари Дж. Д. Издательство: ДМК Пресс Год: 2021 Формат: pdf Страниц: 371 Для сайта:...
Изучаем Python, том 2, 5-е издание Название: Изучаем Python, том 2, 5-е издание Автор: Марк Лутц Издательство: Диалектика Год: 2020 Страниц: 722 Язык: русский Формат: pdf Размер:...
Изучаем программирование на Python Название: Изучаем программирование на Python Автор: Пол Бэрри Издательство: Эксмо Год: 2017 Формат: pdf Страниц: 611 Размер: 24 Mb Язык: Русский ...
Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных Название: Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных Автор: Захария М., Венделл П., Конвински Э., Карау Х. Издательство: ДМК Пресс Год: 2015 Страниц:...
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Навигация
Вход на сайт
Реклама
Изучаем Ray 
