机器学习分布式框架Ray
Ray是UC Berkeley RISELab推出的一个高性能分布式执行框架,它比Spark更具计算优势,部署简单,支持机器学习和深度学习的分布式训练。Ray包括节点(head和worker)、本地调度器、object store、全局调度器(GCS),用于处理各种分布式计算任务。它支持超参数调优(Ray Tune)、梯度下降(Ray SGD)、推理服务(Ray SERVE)等。安装简单,可通过`pip install ray`。使用时,利用`@ray.remote`装饰器将函数转换为分布式任务,通过`.remote`提交并用`ray.get`获取结果。5月更文挑战第15天