随着机器学习的算法和技术的进步,越来越多的机器学习应用程序需要多台机器,并且必须利用并行性。但是,在集群上进行机器学习的基础设施仍然是特设的。尽管针对特定用例(如 参数服务器或超参数搜索)和AI(人工智能)之外的高质量分布式系统(如Hadoop或Spark)提供了良好的解决方案,但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这相当于多余的努力。
随着机器学习算法和技术的进步,越来越多的机器学习应用程序需要多台机器,而且必须利用并行性。但是,在集群上进行机器学习的基础设施仍然是专门设置的。尽管针对特定用例(如参数服务器或超参数搜索)和AI之外的高质量分布式系统(如Hadoop或Spark)提供了良好的解决方案,但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这些努力相当于是多余的。
面对计算密集型的任务,除了多进程,就是分布式计算,如何用 Python 实现分布式计算呢?今天分享一个很简单的方法,那就是借助于 Ray。
可能标题有点让人困惑,其实我是想知道,在一个标准的ray集群,到底都有哪些进程存在。比如spark运行在yarn上,那么整个物理集群上会有如下几类进程:
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师,该团队一直致力于 BigDL 的开发。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。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架,它能利用 Ray 及其本地库(Native Libraries)来支
Ray是UC Berkeley RISELab新推出的高性能分布式执行框架,它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式,具有比Spark更优异的计算性能。
译者|马卓奇 编辑|Natalie AI 前线导读:下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互,并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求,而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此,UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray,并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文:《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-f
devpod 是一个开源的、仅限客户端的、不受限制的工具,可以与任何集成开发环境(IDE)一起使用,并允许您在任何云端、Kubernetes 或本地 Docker 上进行开发。
时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据,而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中,时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外,还可用作异常检测的第一步,以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用,并行化也可以将算法中各个部分独立运行,从而提高运行效率,如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
ChatGPT犹如一颗璀璨的恒星,横空出世,瞬间光耀了整个AI的星空,一时间激起千层浪,惊动四大洋,熠熠生辉。各大IT公司都争前恐后的加入大语言模型(LLM)的逐鹿中,从LLM的预训练、微调、提示词工程、推理优化、服务治理等各个方面,新颖的论文层出不穷,优异的技术日新月异,开源的项目与日俱增,使得行业发展快速更迭,截止目前OpenCSG已陆续开源了数十个项目,在行业中取得了巨大影响力,本次OpenCSG再次开源推理服务项目。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与:李泽南、刘晓坤 不久之前,机器之心推荐了一篇论文,介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray(参见:学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray:实时动态学习的开端》。开发者称,Ray 专门为人工智能应用设计,通过这款框架,运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日,该框架已被开源。在本文中,伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接:https:/
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础,因为AI需要各种形态的数据,而我们得到这些形态的数据,必然离不开大数据。就此而言,他们两个合在一起,才是一个完整的工作流。
在本篇博客中,我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程,特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
2023 年 11 月,Anyscale 方面披露了五个 Ray 安全漏洞,分别追踪为 CVE-2023-6019、CVE-2023-6020、CVE-2023-6021 、CVE-2023-48023 、CVE-2023-48022 ,其中前四个安全漏洞很快就修补了,但严重远程代码执行漏洞 CVE-2023-48022 一直未修补。
注:不少学过点编程语言的人,都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢,因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标(有意对此进行争论的,请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书),单就提升 Python 计算速度而言,并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
第一件事,是Spark 3.0 开始重构shuffle部分,用以支持remote shuffle。这意味着我们终于可以为shuffle专门准备一个存储集群了,比如一个单独的HDFS之类的。这是Spark架构前进的一小步,也是业界开始朝计算和存储分离走了坚实的一步。计算和存储分离的好处我们就不多讲,而计算和存储的分离的前提是内网速度要足够快,所以也意味着内网速度已经基本达到要求了。通过这个我是想告诉大家,内网已经足够快。就像5G足够快,会带来什么,很快就会有结果。
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。其核心作用是存放机器学习模型的参数(如,神经网络的权重)和提供服务将参数传给客户端(客户端通常是处理数据和计算参数更新的 workers)
以下内容来自reddit 社区(Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/),由小编重新整理后发布,读起来也许会更流畅些,因为在整理过程中,会揉一些小遍的思考进去,感兴趣的小伙伴,可以在读完本文后,去读读原文,链接在上方。因为是边看reddit,边译边写边思考,可能行文会有些乱。见谅!
机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验,而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣!
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题,而不是如果这样做。最先进的ML模型(例如BERT)具有数亿个参数,而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
rllab paper:https://www.groundai.com/project/ray-rllib-a-framework-for-distributed-reinforcement-learning1917/ 很好地扩展到8192个核心。凭借8192个核心,我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励,这是最佳公布结果的两倍 大规模测试:我们评估RLlib在进化策略(ES),近端政策优化(PPO),和A3C的性能,对建立专门的系统比较 特别为那些算法 [ OPE(2017年),黑塞等人(2017
上一篇我们学习了三种不易用Python多处理表示的工作负载基准测试的其中两种,并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。今天这一篇我们来聊聊第三种基准测试。
SecretFlow是一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架,为了实现框架功能,该工具实现了下列技术方法:
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松,当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后,该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数,移动的准确度提高到 82%(这一移动非常重要,任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点!)。很兴奋,我开始调整其
虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序,但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类,包括数值数据处理,有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因:
选自UC Berkeley Rise Lab 作者:Devin Petersohn 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 本文中,来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray,使用这款工具,无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas,遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接:https://github.com/ray-pro
基于 Byzer, 算法工程师可以完全自己一个人就能快速制作和发布一个基于AI模型的应用。整个流程会包括:
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
继 Spark 之后,UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray,号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢?在试用之后,简单总结一下:
vLLM 是一个快速且易于使用的库,用于 LLM 推理和服务,和 HuggingFace 无缝集成。区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp,仅是在 GPU 上的模型推理加速,没有 CPU 上的加速。
RespectM同学在文章[MLSQL集成JuiceFs](16 - MLSQL集成JuiceFs)中,已经详细的讲解了如何整合两者。丢一个配置文件到SPARK_HOME/conf以及启动时带上SDK Jar就可以完美在MLSQL访问各种对象存储和HDFS了,这非常酷。
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
Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库,对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库,它提供了各种数据变化、查询和操作,它的dataframe数据结构和R语言、Spark的dataframe的API基本一样,因此上手起来也非常简单。但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高,而且有时候占用大量内存,并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll¬ω¬),今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法。
本文介绍基于Tensorflow的强化学习off policy算法的分布式实现,包括多机共享replay buffer。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架。 人工智能在一些现实世界应用中正逐渐发展为主力技术。然而,到目前为止,这些应用大部分都是基于相当受限的监督学习范式,其中模型是离线学习的,然后提供在线预测。随着人工智能领域的成熟,使用比标准的监督学习设
作者 | Jiale Zhi,Rui Wang,Jeff Clune,Kenneth O. Stanley
访问:C:\Windows\System32\drivers\etc 下的 host 文件,添加如下内容
收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。
首先,大家可以理解为k8s已经解决一切了,我们spark,ray都跑在K8s上。但是,如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候,我们并不希望是像传统的那种方式,所有的节点都跑在K8s上,而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里,spark driver 是一个应用,我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例,对外提供负载均衡,roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算,我们依然希望留给Yarn,尤其是还涉及到数据本地性,然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的),避免k8s和HDFS有大量数据交换。
近年来,AutoML在自动化机器学习的设计方面已经取得了巨大的成功,例如设计神经网络架构和模型更新规则。
我的网站上线了:http://javapub.net.cn/posts/article/ip-switch.html
4Easysoft Blu-ray Player 是一款功能强大的蓝光播放器软件,它支持多种视频格式,包括蓝光、DVD、RMVB、MP4、MKV、AVI、FLV、SWF 等等。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79731088
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误:
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