| Главная » Файлы » Книги » Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении |
Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении
 Опубликовал: Kitovras |  Дата публикации: 24.12.2024 Раздел: Книги
 Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении — 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. 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 Формат: PDF Размер: 11,28 МБ Качество: отличное Язык: русский Скачать Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении
Скачать с katfile.com Скачать с oxy.st Скачать с turb.pw На нашем сайте вы можете бесплатно скачать Книги без лишних регистраций и отправки платной смс, а именно скачать Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении бесплатно. | |
|
Просмотров: 26 | Комментарии:
Другие новости по теме:Ключевые теги: | |
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
