Изучаем Ray | Learning Ray

Изучаем Ray

Обзор

Эта книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных освоить фреймворк распределенных вычислений Ray. Узнайте, как разворачивать вычислительные кластеры и структурировать крупномасштабные программы машинного обучения. Ray упрощает сложные аспекты распределенных вычислений, делая их доступными для быстрого применения.

Кому подойдёт

• Программисты на Python
• Инженеры данных
• Исследователи данных

Ключевые особенности

• Создание распределенных приложений с Ray Core
• Оптимизация гиперпараметров с Ray Tune
• Применение Ray RLlib для обучения с подкреплением
• Управление распределенной тренировкой моделей с Ray Train
• Обработка данных с Ray Data и подача моделей с Ray Serve

<hr>

Learning Ray

Overview

This book empowers Python programmers, engineers, and data researchers to master the open-source distributed computing framework Ray. Learn to deploy compute clusters and structure large-scale machine learning programs. Ray simplifies the complex aspects of distributed computing, making them accessible for immediate application.

Who it's for

• Python programmers
• Data engineers
• Data scientists

Key features

• Develop distributed applications with Ray Core
• Optimize hyperparameters using Ray Tune
• Apply Ray RLlib for reinforcement learning
• Manage distributed model training with Ray Train
• Process data with Ray Data and serve models with Ray Serve