LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法,通过并行化和分布式训练,可以加速模型训练过程,特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练,并提供相应的代码示例。
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
1. 报告要求 并行化 提高运行速度 突显cache友好 对比实验 对关键步骤描述算法 2. 初步草案 选择实现语言。我选择了较为熟悉的python作为编程语言。因为python的库numpy在底层调用c与fortran,并且采用优化过的算法,因此在矩阵运算方面速度极高。 选择预测方法。由于要突显cache友好,且实现并行化,我认为logistic regression能符合要求。 选择训练方式。训练方式不外乎三种:BGD, mini BGD, SGD。其中SGD在运行中占用的内存最小(每次处理一组数据即可
我们在日常工作中经常要“批量”处理一些任务,比如“批量”解压目录下的gz文件。当然,用shell写一个for循环是很简单就可以实现的,比如下面这样:
来源:编程派 翻译:caspar 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 本文长度为5200字,建议阅读8分钟 本文教你通过一行Python实现并行化。 Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显
译者:caspar 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜
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。
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战:速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢,因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的,并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库:多处理和线程。在这篇文章中,我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择,以及在这样做时应注意哪些因素。
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。
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。
随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加,单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程,提高计算效率。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。
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。
此外,PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下:
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块,这里再详细了解一下!哪天用起来呀!
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集(RDD),RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象:
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显
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过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数,今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序,这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
以下是精选了“ Python开发者” 5月份的10篇 Python 热文。其中有基础知识,项目实战等。 《Python 爬虫建站入门手记(1):环境搭建》 本文为python简单爬虫到建立网站的实践手记中的环境搭建部分,是实现爬虫建站的第一步。 《200 行代码实现简易版 2048 游戏》 喜欢玩2048游戏吗?来看看作者是如何使用200行python代码实现出一个简单的2048游戏的吧! 《Python 多线程详解》 尽管有GIL的存在,但是python的多线程在IO密集型任务中还是很有用处的,本文作者
Citus 可以使用分片跨多台计算机来水平缩放查询。其查询引擎会将这些服务器的传入 SQL 查询并行化,加快大型数据集上的响应。它为需要比其他部署选项更大规模和更高性能的应用程序提供服务:通常,工作负载接近或已经超过 100 GB 的数据。
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,这种方法虽然方便,但需要创建或移动许多临时张
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。
原文出处:https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
在多个计算设备上部署深度学习模型是训练大规模复杂模型的一种方式,随着对训练速度和训练频率的要求越来越高,该方法的重要性不断增长。数据并行化(Data parallelism,DP)是应用最为广泛的并行策略,但随着数据并行训练设备数量的增加,设备之间的通信开销也在增长。
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。
阿姆达尔法则(Amdahl's Law)是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出,主要用于并行计算领域,用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
这是新的系列教程,在本教程中,我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术,深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
《Java8 Stream编码实战》的代码全部在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/master/repositories/stream-coding,一定要配合源码阅读,并且不断加以实践,才能更好的掌握Stream。
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图,供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU,能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领,并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈,从错误中学习要花费
近期关于无监督语言建模的研究证明,训练大型神经语言模型推动了自然语言处理应用中的 SOTA 结果。但是,对于非常大的模型而言,内存限制了实际训练的模型大小。模型并行化使得我们能够训练更大的模型,因为模型并行化可以将参数分割并分配至多个处理器。
新语言Mojo,来自LLVM之父和Swift之父Chris Lattner,性能可达到目前版本Python的68000倍。
AI科技评论按:与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适
他利用Mojo的SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令多数据)和向量化原语,将llama2.py转化为Mojo,性能较Python版本提升了近250倍。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律(Amdahl’s Law)。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出的,用于评估系统性能提升的理论上限,特别是在考虑并行计算时。该定律表明,系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
AI 研习社按:本文为 Salesforce 知名数据科学家、机器学习工程师 Anmol Rajpurohit 对开发者的建议。对算法进行并行处理,是业内常见的加速方式,但不少开发者对它的认识存在误区
随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集,这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上,使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作,这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时,出现了明显的性能瓶颈。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺;而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。
在机器学习领域,清晰明了的数据预处理和表现优异的模型往往是数据科学家关注的重点,而实际生产中如何让模型落地、工程化也同样值得关注,工程化机器学习模型避不开的一个难点就是模型的推理(Inference / Serving)性能优化。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊(Hao Zhang)博士论文新鲜出炉,主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来,机器学习领域的创新不断加速,SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂,许多系统都试图提供全面的性能。尤其是,机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外,将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本,且性能通常低于预期。 近日,
在本节中,我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常,这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
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