文章目录 0 Ray深度强化学习框架概述 1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 3 Tune使用场景—调参 4 RLLib使用场景—RL算法...Tune——基于Ray的中间库，主要功能是调参（如使用BPT算法异步调参）和多实验排队管理 RLLib——基于Ray的分布式和Tune的调参，实现抽象RL算法，可支持层次RL和Multi Agent学习等...1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 通过拿到远程函数的ID，可以在集群的任何地方，通过get(ID)获取该函数返回值 3 Tune...若目前CPU已满，则等待，下图所示为8个CPU正在作业，剩余2个实验正在等待中 4 RLLib使用场景—RL算法 RLLib基于Tune和Ray实现强化学习算法，下图基于IMPALA框架，图中Trainer...维护一个model，每个Rollout Worker会创建1个进程，根据model去异步Trajectory Sampling，然后将多个采样结果反馈给Trainer，Trainer根据采样更新model
AI的开源框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库使用...一个应用程序运行两个并行的实验（每个都是一个长期运行的任务），每个实验运行一些并行的模拟（每个都是一个任务）。 有两种使用Ray的主要方法：通过其较低级别的API和更高级别的库。...目前这些包括Ray RLlib，一个可扩展的强化学习库和Ray.tune，一个高效的分布式超参数搜索库。...而在TensorFlow中，一个计算图代表一个神经网络，并且在单个应用程序中执行多次，在Ray中，任务图代表整个应用程序，并且只执行一次。任务图不是事先知道的。...Ray.tune是一个高效的分布式超参数搜索库。它提供了用于深度学习，强化学习和其他计算密集型任务的Python API。
开源的AI框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库大量地使用...目前这些包括Ray RLlib，一个可扩展的强化学习库和Ray.tune，一个高效的分布式超参数搜索库。...在TensorFlow中，一个计算图代表一个神经网络，并且在单个应用程序中执行多次，而在Ray中，任务图代表整个应用程序，并且只执行一次。任务图不是事先知道的。...for _ in range(4): worker_task.remote(parameter_server) Ray高级库 Ray RLlib是一个可扩展的强化学习库，可在许多机器上运行。...Ray.tune是一个高效的分布式超参数搜索库。它提供了用于深度学习，强化学习和其他计算密集型任务的Python API。
但有时候由于我们对容器的理解不够深入，误把容器当成虚拟机使用，便会出现以下一些错误的使用情况： PHP程序需要使用到Nginx web服务，所以将Nginx和PHP-FPM打包到一个镜像中，其中Nginx...那为什么不推荐一个容器中运行多个应用呢？其实最主要的原因是：容器运行时（docker等）无法监控到容器内所有应用的运行状态。...0x01 为什么需要监控应用状态 试想这样一个场景，容器内的应用崩溃导致进程退出，但容器对外状态还在运行中，这不但会造成使用者的困惑，而且对进程的监控也不方便。...[2pmgkimycq.png] 为什么会这样呢？...0x03 运行多个应用的方案 总有一些情况我们需要一个容器内运行多个应用的情况，如开发环境下将nginx和php-fpm打包到同一个镜像，减少复杂度或者将应用使用到的所有软件打包到一个镜像，方便部署（gitlab
那各位有没有想过，既然 UDP 更快，为什么 HTTP 不使用 UDP 呢？...另外，为什么 DNS 协议使用 UDP 这个问题本身其实并不完全正确，DNS 并非只使用 UDP 协议，它同时占用了 UDP 和 TCP 的 53 端口，作为单个应用层的协议，DNS 同时使用两种传输协议也属实是个另类了...DNS 为什么同时使用 TCP 和 UDP 我们从 TCP 与 UDP 的比较说起，老生常谈的话题，不过相信大部分同学都会忽略掉一个点，等下会指出来。...区域传输使用 TCP 而不是 UDP，因为数据同步传送的数据量比一个 DNS 请求和响应报文的数据量要多得多。 文章开头提到的既然 UDP 更快，为什么 HTTP 不使用 UDP 呢？...小结 综上，总结下，虽然 UDP 速度更快，DNS 协议也确实大面积使用了 UDP，但是由于 UDP 面向报文、只能传输小于 512 字节的特性，DNS 并非只使用了 UDP，具体的 TCP 和 UDP
开源的人工智能框架 与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架互相兼容，在很多应用上，在 Ray 中使用一个或多个深度学习框架都是非常自然的（...一个嵌套并行的简单例子。一个应用运行两个并行实验（每个都是长时间运行任务），每个实验运行一定数量的并行模拟（每一个同时也是一个任务）。 Ray 有两种主要使用方法：通过低级 API 或高级库。...目前它们包括 Ray RLlib，一个可扩展强化学习库；和 Ray.tune，一个高效分布式超参数搜索库。...(parameter_server) Ray 高级库 Ray RLib 是一个可扩展的强化学习库，其建立的目的是在多个机器上运行，可以通过示例训练脚本或者 Python API 进行使用。...Ray.tune 是一个高效的分布式超参数搜索库。它提供了一个 Python API 以执行深度学习、强化学习和其它计算密集型任务。
3、Ray Core 包括一个由应用程序、库和工具组成的大型生态系统，以支持复杂的应用程序。比如 Tune、RLlib、RaySGD、Serve、Datasets、Workflows。...使用 Ray 一个装饰器就搞定分布式计算： import ray ray.init() @ray.remote def f(x): return x * x futures = [f.remote...需要先启动头节点，给 worker 节点赋予头节点地址，组成集群： 你可以使用 Ray Cluster Launcher 来配置机器并启动多节点 Ray 集群。...启动 head 节点和 worker 节点 选择在其中一个容器作为 head 节点，这里选择 172.17.0.2，执行： ray start --head --node-ip-address 172.17.0.2...默认端口是 6379，你可以使用 --port 参数来修改默认端口，启动后的结果如下： 忽略掉警告，可以看到给出了一个提示，如果要把其他节点绑定到该 head，可以这样： ray start --
3、Ray Core 包括一个由应用程序、库和工具组成的大型生态系统，以支持复杂的应用程序。比如 Tune、RLlib、RaySGD、Serve、Datasets、Workflows。...使用 Ray 一个装饰器就搞定分布式计算： import ray ray.init() @ray.remote def f(x): return x * x futures = [f.remote...需要先启动头节点，给 worker 节点赋予头节点地址，组成集群： [图片] 你可以使用 Ray Cluster Launcher 来配置机器并启动多节点 Ray 集群。...启动 head 节点和 worker 节点 选择在其中一个容器作为 head 节点，这里选择 172.17.0.2，执行： ray start --head --node-ip-address 172.17.0.2...默认端口是 6379，你可以使用 --port 参数来修改默认端口，启动后的结果如下： [图片] 忽略掉警告，可以看到给出了一个提示，如果要把其他节点绑定到该 head，可以这样： ray start
Ray提供了统一的任务并行和actor抽象，并通过共享内存、零拷贝序列化和分布式调度实现了高性能。 Ray里面还有用来调超参数的库Tune和可扩展规模的强化学习库Rllib。...import ray ray.init() 使用远程方程（任务） [ray.remote] 将python函数转换为远程函数的标准方法是在函数上面添加一个@ray.remote装饰器。...想要得到真的的结果我们需要使用ray.get()。 我们之前写的这段语句，实际上results是一个由object IDs组成的列表。...results = ray.get([do_some_work.remote(x) for x in range(4)]) 所以，需要小心使用ray.get()。因为它是一个锁进程的操作。...特别是有很多worker的时候，因为很多worker向一个parameter server的数据传输就会成为瓶颈。 简单的解决办法就是把参数分散在多个parameter server上。
actor的方法只会在有状态的worker上执行。...系统架构 下图是Ray早期论文[1]中的整体架构，包含的组件更全面，对架构可以有一个整体的认识。 ?...同时简化了整体架构，使得Ray中的每个组件都是无状态的，组件的调度、扩展、调试、可视化都非常方便 自底向上的分布式调度 Ray的一个目标是实现每秒百万级任务调度，为此设计了两级调度器，包括全局调度器和每个节点上的本地调度器...内存对象存储是分布式的，但是存储的内容必须作为一个整体存储在一个节点上，不能分割成多个块，存储在多个节点上，Ray没有这样做，因为会增加系统的复杂度。...截止到2020年，Ray已经不局限于强化学习任务，而是作为一个通用的分布式框架，上层封装了Tune[3]、RLlib[4]、SGD[5]、Serve[6]等生态库，为用户提供更多可能，并且专门创办公司Anyscale
Ray 的初始化 在使用 Ray 进行并行化训练之前，需要初始化 Ray。下面是一个简单的初始化示例： import ray ray.init() 3....使用 Ray 进行并行化训练 我们将使用 Ray 来并行化训练一个简单的 OpenAI Gym 环境。...使用 Ray Tune 进行超参数搜索 Ray 还提供了一个强大的超参数搜索工具——Ray Tune。...Ray Tune 将尝试不同的超参数组合，并输出性能最佳的模型。 5. Ray 分布式训练集群 Ray 还支持将训练任务分布在多个节点上，形成一个分布式训练集群。...我们使用 Ray 来实现并行化训练，并介绍了如何使用 Ray Tune 进行超参数搜索以及如何配置分布式训练集群。这些方法可以帮助你充分利用计算资源，提高训练效率。
数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。...与此同时，分布式超参数优化编程也是一个具有挑战性的工作。Ray Tune 是一个用于深度学习可扩展的超参数优化框架。...它可以使用 AutoML 并进行分布式训练，因为它建立在 Ray Tune、Ray Train 和 RayOnSpark 之上。...AutoTS 框架使用 Ray Tune 作为超参数搜索引擎（运行在 RayOnSpark 之上）。在自动数据处理中，搜索引擎为预测任务选择最佳回看值。...及其库为大数据构建可扩展的 AI 应用程序（使用 RayOnSpark）、提高端到端 AI 开发效率（在 Ray Tune 之上使用 AutoML）以及构建特定领域的 AI 用例（例如使用 Chronos
使用 Ray 用 15 行 Python 代码实现一个参数服务器 参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。...这个文章讲解如何使用 Ray 来用几行代码实现参数服务器。 通过将参数服务器从一个“系统”调整为一个“应用”，这个方法将量级的 orders 变得更加简单来部署一个参数服务器应用。...每个 worker 将会循环地执行下面任务： 获取最新的参数 计算对参数的一个更新 更新参数 作为一个 Ray 远程函数（尽管 worker 也可以被看做一个 actor），如下： import time...# 注意 worker 函数获取参数服务器作为参数，使得 worker 任务激活参数服务器 actor 的方法@ray.remotedef worker(ps): for _ in range(100...例如，如果 worker 需要一个 GPU，那么它的远程装饰器可以被声明为 @ray.remote(num_gpus=1)。任意定制资源可以同样定义。
磐创AI分享 来源 | Towards Data Science 编译 | VK 作者 | Christian Hubbs Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune...它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。 我们展示了如何使用Ray和RLlib在OpenAI Gym上构建一个自定义的强化学习环境。...一个RLlib教程 一旦你用pip install ray[rllib]安装了Ray和RLlib，你就可以用命令行中的一个命令来训练你的第一个RL代理: rllib train --run=A2C -...一旦我们指定了配置，在trainer对象上调用train()方法将把环境发送给worker并开始收集数据。...还有一个库，称为Tune，它使你能够调整模型的超参数，并为你管理所有重要的数据收集和后端工作。
end-start) # 输出 liblinear Fit time: 1.4556050300598145 saga Fit time: 2.8493809700012207 在具体问题中，要使用哪一个...可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...应用joblib，能让Scikit-Learn实现单个节点上并行训练，默认情况下joblib使用loky并行模式[4]，还可以选择其他模式，如：multiprocessing，dask和ray等。...结论 本文介绍了三种提升使用Scikit-learn库训练模型速度的方法，既可以使用scikit-learn中提供的一些方法，也可以用其他库，如Tune-sklearn和Ray。
贝叶斯优化——基于序列模型的优化 (SMBO) 算法的一部分，用于使用前一个实验的结果来改进下一个实验。 超参数采样——只需指定要在超参数空间上使用的参数采样方法。...Ray Tune（光线调谐） Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的 API。Tune 是一个 Python 库，用于任意规模的实验执行和超参数调整。Tune 是 Ray 的众多软件包之一。...Ray Tune 是一个 Python 库，它通过大规模利用尖端优化算法来加速超参数调整。 为什么要使用 RayTune？...无论您是想使用 Tensorflow、Pytorch 还是任何其他框架在您的 ML 项目中实现Tune，都可以使用大量教程。以下是一些要检查的内容： Ray 的机器学习和强化学习项目。...使用 Keras 和 Ray Tune 进行超参数调整。 2. Optuna Optuna专为机器学习而设计。它是一个黑盒优化器，所以它需要一个目标函数。
在验证FLAML的有效性时，在最新的 AutoML 基准测试中，FLAML 能够在超过62% 的任务上只使用10% 的计算资源，就能够获得与最先进的 AutoML 解决方案相同或更好的性能。...为了实现并行化，FLAML 与 Ray Tune 进行集成中，Ray Tune 是一个 Python 库，可以通过边缘优化算法（edge optimization algorithms）来加速超参数调整...Ray Tune 还允许用户在不更改代码的情况下将超参数搜索从单个计算机扩展到集群上运行。...用户可以在 FLAML 中使用 Ray Tune，或者在 Ray Tune 中从 FLAML 运行超参数搜索方法来并行化的搜索，主要通过在 FLAML 中配置 n_concurrent _trials...参考资料： https://towardsdatascience.com/fast-automl-with-flaml-ray-tune-64ff4a604d1c
2018年初，突然发现，身边人一个个转身变成了比特币专家，区块链代言人，以太坊、分布式存储一直挂在嘴边，而我，一个做区块链的技术人员却成了区块链的“边缘派”…… 然而，作为区块链的“边缘派”，今天我想说为什么我不赞成炒币...区块链职位需求 有一个人才缺口的公式，个人觉得很有意思： 人才的紧缺程度：区块链>人工智能>互联网金融>O2O 很多人都误以为区块链的门槛很高，但是我不得不跟你说，就像你对区块链和比特币的误解一样，对区块链的职位需求你也理解错了
例如，Tune是一个基于Ray 构建的分布式可扩展超参数优化库，支持用户使用高效搜索算法在大型集群上轻松运行许多实验。...我们将在后文介绍如何利用Ray Tune和RayOnSpark实施可扩展的AutoML 框架和自动时间序列预测。 ?...AutoML 框架在特征工程和建模的组件中使用 Ray Tune进行超参数搜索（运行在 RayOnSpark上）。...每次运行将生成多个试验，并使用 Ray Tune将这些试验在集群中分布式运行。每个试验使用不同的超参数组合进行特征工程和模型训练流程，并返回目标指标。...下图使用 AutoML 展示了下一个时步的预计出租车乘客量。 ?
其中，单例列表（singletonList）是一个非常有用的方法，可以创建一个只包含一个元素的不可修改列表。这篇文章将介绍 singletonList 的使用和优点。...一、使用Collections.singletonList() 方法接受一个元素作为参数，并返回一个包含该元素的不可修改列表。...list.set(0, "其他女孩"); // throw UnsupportedOperationException二、优点和便捷性1.简洁明了singletonList 方法非常简洁明了，可以快速创建一个只包含一个元素的不可修改列表...2.节省内存空间由于 singletonList 只包含一个元素，因此在创建大量只包含一个元素的列表时，使用 singletonList 可以节省大量的内存空间。...因此，使用 singletonList 可以使代码更加安全可靠。
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