Ray分布式机器学习
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作者(德) 马克斯·普佩拉, (美) 爱德华·奥克斯, 理查德·廖著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111753384
出版时间2024-05
装帧平装
开本其他
定价99元
货号4614948
上书时间2024-11-11
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序, 介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具, 以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识, 并提供了应用示例; 第4-10章介绍了Ray高级库 (Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR), 并展示如何使用高级库创建应用程序; 第11章对Ray的生态进行了总结, 并指导读者继续学习。
内容摘要
Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态进行了总结，并指导读者继续学习。
主编推荐
Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。通过本书，Python程序员、数据工程师和数据科学家将学会如何在本地利用Ray并启动计算集群。你将能够使用Ray来大规模构建和运行机器学习程序。
三位作者展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序。你将了解Ray如何融入当前的机器学习工具，并了解Ray与这些工具紧密集
成的方法。分布式计算很难，但Ray让一切困难迎刃而解。
通过学习本书，你将：
? 了解如何使用Ray Core构建分布式应用程序。
? 使用Ray Tune进行超参数优化。
? 使用Ray RLlib库进行强化学习。
? 使用Ray Train库管理分布式训练。
? 使用Ray Datasets进行数据处理。
? 了解如何使用Ray Clusters以及如何使用Ray Serve为模型提供服务。
? 使用Ray AIR创建端到端机器学习应用程序。
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