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。
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)
下一代AI应用需要不断和环境进行交互,并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求:性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
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:
之前文章写了 Ray 的论文翻译。后来我花了些时间读了读 Ray 的源码,为了学习和记忆,后续预计会出一系列的源码解析文章。为了做到能持续更新,尽量将模块拆碎些,以保持较短篇幅。另外,阅历所限,源码理解不免有偏颇指出,欢迎大家一块讨论。
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:
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
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:
虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序,但在本文中,我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足,包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始化的计算。主要有两个原因:
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。
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:/
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。
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
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)。
Ray is a fast and simple framework for building and running distributed applications. The same code can be run on a single machine to achieve efficient multiprocessing, and it can be used on a cluster for large computations.
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
在进行激光攻击的脚本编写前,我们先进行一定程度的想象,思考激光和普通的远程攻击有哪些不太一样的地方。
https://github.com/ray-project/ray A high-performance distributed execution engine Ray is a flexible, high-performance distributed execution framework. Ray comes with libraries that accelerate deep learning and reinforcement learning development: Ray Tune:
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:
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。
我们先看算法的核心部分:model,包含了TensorFlow建图,计算loss,训练和测试。
机器之心报道 编辑:泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型,是最近异军突起的框架。 最近一段时间,文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴:ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心,不过很少有人知道在其背后,一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。 分布式计算框架 Ray 来自 A16z 支持的初创公司 Anyscale,它是使 OpenAI 能够强化其训练
大部分深度强化学习 DRL 算法(主要是策略梯度 policy gradient、Actor-Critic Methods)可以抽象成上面这种 **DDPG-style RL training pipeline。**它的可拓展性非常好,且方便拓展,与稳定训练。
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
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库,它们利用了强化学习的这种能力。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。
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WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,基于PaddlePaddle打造的深度强化学习框架PARL发布了聚焦于并行的1.1版本。本篇文章为大家带来PARL在并行算法优化方面的最新进展。
问题1:numpy.distutils.system_info.NotFoundError: No BLAS/LAPACK libraries found. Note: Accelerate is no longer supported.
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!
private const float radian = Mathf.PI / 180.0f; //1弧度的浮点数
本文是关于 Newbe.Claptrap 项目主体内容的介绍,读者可以通过这篇文章,大体了解项目内容。
使用Cython保护Python源代码 **保护您的Python源不受不必要的影响,说起来容易做起来难,因为.pyc字节码是可反编译的,并且混淆很容易被反向工程。我花了一段时间才弄清楚隐藏Python代码的正确方法...... Cython是一个优化的静态编译器,可以将.py模块转换为高性能的C文件,生成的C文件可以毫不费力地编译到本机二进制库中。编译完成后,无法将编译库转换回可读的Python源代码! 1. 安装 Cython pip install cython 2. 添加 hello.pyx 假
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,使用其开发产品快速高效。
https://github.com/cython/cython/issues/2950#issuecomment-679136993
Cython 是 Python 编程语言的编译器,旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。作为 Python 的扩展,Cython 也是 Python 语言的超集,它支持调用 C 函数和在变量和类属性上声明 C 类型。这使得包装外部 C 库、将 C 嵌入现有应用程序或者为 Python 编写像 Python 一样简单的 C 语言扩展语法变得容易。
在我们以前的文章中,曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法,其中基于递归的方法是速度最慢的,例如计算第40项的值,需要36秒。如下图所示:
pxd 文件可以看成是Cython(即pyx文件)的头文件,关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解:
上一篇文章讲了Cython的使用流程,没有具体展开讲别的,例子也很简单。今天首先使用一个官方文档上使用Cython的例子,然后抛出几个连续的小demo,看看Cython是如何一步一步加速的。
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现,具有很好的参考价值。除了SAC外,其他on policy算法都使用MPI进行并行化,唯独SAC没有并行实现。所以,我们使用Ray来完成SAC的并行实现。
对于深度强化学习,算力的需求更是强烈,看上图,排在前面的AlphaGoZero,AlphaZero都是深度强化学习的代表,这还是18年的图,还没加上Alphastar和OpenAI Five。想想OpenAI和微软打造的世界排名第五的超算最主要就是用在深度强化学习上,所以这个时代没有大规模的算力基本上不用搞深度强化学习了。
由于Python开源的特性,在一些商业场景下,若不想将源码暴露,可通过混淆、编译为pyc或so(Windows下为pyd)文件等方法起到保护源码的效果。其中,将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
使用cython编译pyx文件输出c和h文件(带cdef public等定义才会输出头文件),pyx添加
python 编译成.pyc的方式: 1、生成单个文件: (1)python -m xx.py (2)在python编译器中进行: import py_compile py_compile.compile(‘路径’) 2、批量生成文件: import compileall compileall.compile_dir(r’/path’) 注意:有时编译时会出现依赖包导入不了的问题,需要在python解释器环境中进行。python manage.py shell
python作为一门强大的脚本语言,优势自然不必说。但是,当我们的模型较复杂,运算量较大的时候,python的短板就会出现,就是运算速度慢。当然,解决这一问题有很多方法,比如pypy的jit技术,但是抛开稳定性不提,使用pypy有很多限制,而且不是那么工程化。所以,向大家介绍Cython,方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来,然后用Cython改写,独立成模块来提高运算速度。
前些时候,一个朋友突然问我:python做计算实在是太慢了,有什么办法可以加速python的运算吗?我说:简单啊,你直接调用外部c函数就行了,我印象中cython可以直接实现的。闻言,我那个朋友喜出望外,遂言:太好了,那你给我写个demo呗。。。
机器之心报道 机器之心编辑部 强化学习框架怎么选?不如自己定制一个。 强化学习(reinforcement learning,RL)是近年来最受关注的人工智能研究方向之一,在机器人、游戏等领域应用甚广。现有的强化学习框架往往无法支持高效、定制化的训练场景的问题。 近日,GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习(RL)框架引发关注。 项目地址:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法,并且
python作为一门强大的脚本语言,优势自然不必说,目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是,当我们的模型较复杂,运算量较大的时候,python的短板就会出现,就是运算速度慢。
pyinstaller是一个非常简单的打包python的py文件的库。用起来就几条命令就够了,
程序员可能会私下给别人开发一些工具,但是通常要给别人试用一下,但是万一别人试用后,把你拉黑,那就白忙活了。今天就分享如何在 Python 里设置有效期。
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