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:
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。
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。
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。
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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:
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
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。
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.
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。
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:
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。
今天看到一个比较有意思的架构图(图片来源于文章:https://shopify.engineering/merlin-shopify-machine-learning-platform)
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。
训练一个Tensorflow模型 下面的代码仅支持Console notebook模式下运行 首先,准备minist数据集 include lib.`github.com/allwefantasy/lib-core` where force="true" and libMirror="gitee.com" and -- proxy configuration. alias="libCore"; -- dump minist data to object storage include
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。
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)。
最近 Python 3 发布了新版本 Python 3.6.0,好像又加入了不少黑魔法!~
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:
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。
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
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:/
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。
最近在解决三维问题时,需要判断线段是否与立方体交叉,这个问题可以引申为:射线是否穿过立方体AABB。 在3D游戏开发中碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框(Axially Aligned Bounding Box, AABB)包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住3D物体对象,然后根据包装盒的距离、位置等相关信息来计算是否发生碰撞。 slab的碰撞检测算法 本文接下来主要讨论射线与AABB的关系,主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs method
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:
Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。今天我们就来讲讲列表。
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
python分布式执行框架Ray的介绍 📷 说明 1、Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。 2、Ray是一种分布式执行框架,便于大规模应用程序和利用先进的机器学习库。 Ray通过以下方式完成这项任务: 为构建和运行分布式应用程序提供简单的原语。 使最终用户能够并行化单个机器代码,而代码更改很少到零。 在核心Ray之上包含大量应用程序、库和工具,以支持复杂的应用程序。 安装方法 [root@node2 ~]# pip install 'ray[default]' Looking in in
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
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
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)
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。
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。
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。
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。
翻译自 5 Key Learnings about AI and ChatGPT in the Enterprise .
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
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。
python 分布式计算 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : example Description : AIM: modin用法 Functions: 1. 2. Functions : Envs
SQL简单易用,但是现在大家用的多了,也慢慢发现它还是存在诸多问题的。我们认为良好的编程应该是创建小型、可理解、可重用的逻辑片段,并且这些逻辑片段还要被测试、被命名、被组织成包,而这些包之后可以用来构造更多有用的逻辑片段,这样的工作流程才是合理又便捷的。更进一步的,这些“高阶”能力应该是可选的,我们总是希望用户一开始能用最简单的方式来完成手头的工作。尽管如此,现在的SQL并不能很好的支持我们前面提到的这些。
自从学会了turtle模块后,画了不少简笔画。像小猪佩奇、哆啦A梦等等,但是这些依然不能让身边人感受到python的强大,依然是每次装逼必被打脸。就像你用turtle画了这个
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。
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:
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。
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!
考虑这么一个场景,有海量txt文件,一个个batch读进来,测试一下torch DataLoader的效率如何。
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
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
Byzer-yaml-visualization 是一款 Byzer 可视化插件。通过该插件,用户可以通过 YAML 配置文件描述图表。
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