Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署 [德]马克斯·普佩拉 Ray核心贡献者亲笔撰写,化繁为简,通过一系列简单易懂的示例系统阐释分布式机器学习实用技术、工具和方法
Ray是开源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。通过本书,Python程序员、数据工程师和数据科学家将学会如何在本地利用Ray并启动计算集群。你将能够使用Ray来大规模构建和运行机器学习程序。三位作者展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序。你将了解Ray如何融入当前的机器学习工具,并了解Ray与这些工具紧密集成的方法。分布式计算很难,但Ray让一切困难迎刃而解。通过学习本书,你将:? 了解如何使用Ray Core构建分布式应用程序。? 使用Ray Tune进行超参数优化。? 使用Ray RLlib库进行强化学习。? 使用Ray Train库管理分布式训练。? 使用Ray Datasets进行数据处理。? 了解如何使用Ray Clusters以及如何使用Ray Serve为模型提供服务。? 使用Ray AIR创建端到端机器学习应用程序。
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