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Ray分布式機(jī)器學(xué)習(xí)：利用Ray進(jìn)行大模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練、推理和部署（讓分布式AI觸手可及）
Ray分布式機(jī)器學(xué)習(xí)：利用Ray進(jìn)行大模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練、推理和部署（讓分布式AI觸手可及）
Max Pumperla, Edward Oakes, Richard Liaw 著
沈沖 譯
出版時(shí)間：2024年05月
頁(yè)數(shù)：238
“這是一本關(guān)于Ray分布式計(jì)算框架的上乘技術(shù)書(shū)籍，作者是Ray的三位主要貢獻(xiàn)者，將分布式計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)化繁為簡(jiǎn)，優(yōu)雅地分解為一系列簡(jiǎn)單易懂的示例?！?br /> ——Patrick Ames
亞馬遜工程主管
“這是一本將分布式系統(tǒng)應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的權(quán)威書(shū)籍，也是一本使用Jupyter notebook構(gòu)建大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的入門(mén)讀物。”
——Mark Saroufim
Meta PyTorch團(tuán)隊(duì)的人工智能應(yīng)用工程師

Ray是開(kāi)源分布式計(jì)算框架，簡(jiǎn)化了擴(kuò)展計(jì)算密集型Python工作負(fù)載的過(guò)程。通過(guò)本書(shū)，Python程序員、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將學(xué)會(huì)如何在本地利用Ray并啟動(dòng)計(jì)算集群。你將能夠使用Ray來(lái)大規(guī)模構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)程序。
三位作者展示了如何使用Ray構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。你將了解Ray如何融入當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，并了解Ray與這些工具緊密集成的方法。分布式計(jì)算很難，但Ray讓一切困難迎刃而解。
通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，你將：
● 了解如何使用Ray Core構(gòu)建分布式應(yīng)用程序。
● 使用Ray Tune進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化。
● 使用Ray RLlib庫(kù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
● 使用Ray Train庫(kù)管理分布式訓(xùn)練。
● 使用Ray Datasets進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
● 了解如何使用Ray Clusters以及如何使用Ray Serve為模型提供服務(wù)。
● 使用Ray AIR創(chuàng)建端到端機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
  1. 序
  2. 前言
  3. 第1章 Ray概述
  4. 1.1 Ray是什么
  5. 1.1.1 Ray的淵源
  6. 1.1.2 Ray的設(shè)計(jì)原則
  7. 1.1.3 Ray的三層架構(gòu)：內(nèi)核、庫(kù)、生態(tài)
  8. 1.2 分布式計(jì)算框架
  9. 1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)套件
  10. 1.3.1 Ray AIR和數(shù)據(jù)科學(xué)工作流
  11. 1.3.2 處理數(shù)據(jù)
  12. 1.3.3 訓(xùn)練模型
  13. 1.3.4 調(diào)優(yōu)超參數(shù)
  14. 1.3.5 部署模型
  15. 1.4 Ray的生態(tài)
  16. 1.5 總結(jié)
  17. 第2章 Ray Core入門(mén)
  18. 2.1 Ray Core簡(jiǎn)介
  19. 2.1.1 Ray API的第一個(gè)示例
  20. 2.1.2 Ray Core API概述
  21. 2.2 理解Ray的系統(tǒng)組件
  22. 2.2.1 在節(jié)點(diǎn)上調(diào)度和執(zhí)行任務(wù)
  23. 2.2.2 主節(jié)點(diǎn)
  24. 2.2.3 分布式調(diào)度和執(zhí)行
  25. 2.3 利用Ray創(chuàng)建簡(jiǎn)單的MapReduce示例
  26. 2.3.1 映射和打亂文檔數(shù)據(jù)
  27. 2.3.2 利用約簡(jiǎn)進(jìn)行單詞統(tǒng)計(jì)
  28. 2.4 總結(jié)
  29. 第3章 創(chuàng)建第一個(gè)分布式應(yīng)用程序
  30. 3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門(mén)
  31. 3.2 創(chuàng)建簡(jiǎn)易的迷宮問(wèn)題
  32. 3.3 創(chuàng)建模擬
  33. 3.4 訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
  34. 3.5 創(chuàng)建分布式Ray應(yīng)用程序
  35. 3.6 回顧強(qiáng)化學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)
  36. 3.7 總結(jié)
  37. 第4章 利用Ray RLlib進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)
  38. 4.1 RLlib概述
  39. 4.2 RLlib入門(mén)
  40. 4.2.1 創(chuàng)建Gym環(huán)境
  41. 4.2.2 運(yùn)行RLlib CLI
  42. 4.2.3 使用RLlib Python API
  43. 4.3 配置RLlib實(shí)驗(yàn)
  44. 4.3.1 資源配置
  45. 4.3.2 配置rollout worker
  46. 4.3.3 配置環(huán)境
  47. 4.4 使用RLlib環(huán)境
  48. 4.4.1 RLlib環(huán)境概述
  49. 4.4.2 使用多智能體
  50. 4.4.3 使用策略服務(wù)器和客戶端
  51. 4.5 高級(jí)概念
  52. 4.5.1 創(chuàng)建高級(jí)環(huán)境
  53. 4.5.2 應(yīng)用課程學(xué)習(xí)
  54. 4.5.3 使用離線數(shù)據(jù)
  55. 4.5.4 其他高級(jí)主題
  56. 4.6 總結(jié)
  57. 第5章 利用Ray Tune進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)
  58. 5.1 調(diào)優(yōu)超參數(shù)
  59. 5.1.1 使用Ray創(chuàng)建隨機(jī)搜索示例
  60. 5.1.2 調(diào)優(yōu)超參數(shù)的難點(diǎn)
  61. 5.2 Ray Tune入門(mén)
  62. 5.2.1 Tune的原理
  63. 5.2.2 配置和運(yùn)行Tune
  64. 5.3 使用Tune進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
  65. 5.3.1 結(jié)合使用RLlib和Tune
  66. 5.3.2 調(diào)優(yōu)Keras模型
  67. 5.4 總結(jié)
  68. 第6章 利用Ray進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
  69. 6.1 Ray Dataset
  70. 6.1.1 Ray Dataset基礎(chǔ)
  71. 6.1.2 利用Ray Dataset進(jìn)行計(jì)算
  72. 6.1.3 數(shù)據(jù)集管道
  73. 6.1.4 示例：并行訓(xùn)練分類器副本
  74. 6.2 外部集成庫(kù)
  75. 6.3 創(chuàng)建ML管道
  76. 6.4 總結(jié)
  77. 第7章 利用Ray Train進(jìn)行分布式訓(xùn)練
  78. 7.1 分布式模型訓(xùn)練基礎(chǔ)
  79. 7.2 基于示例介紹Ray Train
  80. 7.2.1 預(yù)測(cè)紐約出租車的大額小費(fèi)
  81. 7.2.2 加載、預(yù)處理、特征化
  82. 7.2.3 定義深度學(xué)習(xí)模型
  83. 7.2.4 示例：利用Ray Train進(jìn)行分布式訓(xùn)練
  84. 7.2.5 分布式批量推理
  85. 7.3 Ray Train訓(xùn)練器
  86. 7.3.1 遷移到Ray Train
  87. 7.3.2 擴(kuò)展訓(xùn)練器
  88. 7.3.3 利用Ray Train進(jìn)行預(yù)處理
  89. 7.3.4 將訓(xùn)練器和Ray Tune集成
  90. 7.3.5 使用回調(diào)函數(shù)監(jiān)控訓(xùn)練
  91. 7.4 總結(jié)
  92. 第8章 利用Ray Serve進(jìn)行在線推理
  93. 8.1 在線推理的主要特點(diǎn)
  94. 8.1.1 ML模型屬于計(jì)算密集型
  95. 8.1.2 ML模型無(wú)法獨(dú)立使用
  96. 8.2 Ray Serve入門(mén)
  97. 8.2.1 Ray Serve概述
  98. 8.2.2 定義基礎(chǔ)HTTP端點(diǎn)
  99. 8.2.3 擴(kuò)展和資源分配
  100. 8.2.4 批處理請(qǐng)求
  101. 8.2.5 多模型推理圖
  102. 8.3 端到端示例：創(chuàng)建基于NLP的API
  103. 8.3.1 獲取內(nèi)容和預(yù)處理
  104. 8.3.2 NLP模型
  105. 8.3.3 HTTP處理和驅(qū)動(dòng)邏輯
  106. 8.3.4 整合
  107. 8.4 總結(jié)
  108. 第9章 Ray集群
  109. 9.1 手動(dòng)創(chuàng)建Ray Cluster
  110. 9.2 在Kubernetes上進(jìn)行部署
  111. 9.2.1 設(shè)置KubeRay集群
  112. 9.2.2 與KubeRay集群交互
  113. 9.2.3 公開(kāi)KubeRay
  114. 9.2.4 配置KubeRay
  115. 9.2.5 配置KubeRay日志
  116. 9.3 使用Ray集群?jiǎn)?dòng)器
  117. 9.3.1 配置Ray集群
  118. 9.3.2 使用集群?jiǎn)?dòng)器CLI
  119. 9.3.3 與Ray Cluster交互
  120. 9.4 使用云集群
  121. 9.4.1 AWS
  122. 9.4.2 其他云服務(wù)
  123. 9.5 自動(dòng)擴(kuò)展
  124. 9.6 總結(jié)
  125. 第10章 Ray AIR入門(mén)
  126. 10.1 為什么使用AIR
  127. 10.2 AIR核心概念
  128. 10.2.1 Ray Dataset和預(yù)處理器
  129. 10.2.2 訓(xùn)練器
  130. 10.2.3 調(diào)優(yōu)器和檢查點(diǎn)
  131. 10.2.4 批預(yù)測(cè)器
  132. 10.2.5 部署
  133. 10.3 適合AIR的任務(wù)
  134. 10.3.1 AIR任務(wù)執(zhí)行
  135. 10.3.2 AIR內(nèi)存管理
  136. 10.3.3 AIR故障模型
  137. 10.3.4 自動(dòng)擴(kuò)展AIR任務(wù)
  138. 10.4 總結(jié)
  139. 第11章 Ray生態(tài)及其他
  140. 11.1 蓬勃的生態(tài)
  141. 11.1.1 數(shù)據(jù)加載和處理
  142. 11.1.2 模型訓(xùn)練
  143. 11.1.3 模型服務(wù)
  144. 11.1.4 創(chuàng)建自定義集成
  145. 11.1.5 Ray集成概述
  146. 11.2 Ray和其他系統(tǒng)
  147. 11.2.1 分布式Python框架
  148. 11.2.2 Ray AIR和更廣泛的ML生態(tài)
  149. 11.2.3 將AIR集成到ML平臺(tái)
  150. 11.3 繼續(xù)學(xué)習(xí)
  151. 11.4 總結(jié)
書(shū)名：Ray分布式機(jī)器學(xué)習(xí)：利用Ray進(jìn)行大模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練、推理和部署（讓分布式AI觸手可及）
譯者：沈沖 譯
國(guó)內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2024年05月
頁(yè)數(shù)：238
書(shū)號(hào)：978-7-111-75338-4
原版書(shū)書(shū)名：Learning Ray
原版書(shū)出版商：O'Reilly Media
Max Pumperla
 
Max Pumperla是數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是Anyscale的軟件工程師。
 
 
Edward Oakes
 
Edward Oakes是Anyscale的軟件工程師和團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。
 
 
Richard Liaw
 
Richard Liaw是Anyscale的軟件工程師。
 
 
購(gòu)買(mǎi)選項(xiàng)
定價(jià)：99.00元
書(shū)號(hào)：978-7-111-75338-4
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社