Изучаем Ray

  • Автор: Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо
  • Дата выхода: 2023
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Количество страниц: 292
  • Размер файла: 10,9 МБ

Данная книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных научиться применять фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray и разворачивать вычислительные кластеры Ray. Ray может использоваться для структурирования и выполнения крупномасштабных программ машинного обучения. Распределенные вычисления отличаются своей сложностью, но с помощью Ray вы легко приступите к работе.

Прочитав книгу, вы научитесь:

  • создавать свои первые распределенные приложения с помощью ядра фреймворка – Ray Core;
  • оптимизировать гиперпараметры с помощью библиотеки Ray Tune;
  • применять библиотеку Ray RLlib для обучения с подкреплением;
  • управлять распределенной тренировкой моделей с помощью библиотеки Ray Train;
  • применять Ray для обработки данных с помощью библиотеки Ray Data;
  • работать с кластерами Ray и подачей моделей в качестве служб с помощью библиотеки Ray Serve;
  • создавать сквозные приложения машинного обучения с помощью инструментария Ray AIR.

Если вам понравилась эта книга поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересных и нужным вам книг!