如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf
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2024-02-18 12:08:09
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关于几个坑1，ray-ml 的images 里的cuda 版本 和pytorch 版本 还有node 节点的驱动必须对应，否则在跑训练的时候，显卡驱动会提示，cuda 版本不匹配，导致无法启动，但是tesla 版本的显卡就不会有这样的问题，比如a6000和a100 但是我在3090上遇到了这个问题，具体原因，查看大牛文档，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361545
原创
2023-04-27 17:36:50
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关于pytorch多GPU分布式训练数据并行：把数据分成不同份数放在不同的GPU上面去跑： 单机单卡：torch.cuda.is_avliable() 模型拷贝：model.cuda --->原地操作不用赋值,data = data.cuda（） torch.save 模型、优化器、其他变量#单机多卡:torch.n
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2024-03-18 13:01:08
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第20章 微服务架构 2641、微服务架构产生的历史背景: 1、代码重复率高。进而导致需求变更困难、代码维护困难 2、部署效率低。2.1一个小功能的变更导致打整个war包 2.2编译时间长 2.3测试工作量大 3、由于以上原因，导致新需求上
1. Tree of Actors在Tree of Actors模式中，Ray actor可以监督很多个Ray worker actor。 supervisor参与者的一次调用会触发对子参与者的多个方法调用的分派，在返回之前，supervisor可以处理结果或更新子参与者。注意： 如果supervisor死亡(driver死亡)，worker actor仍会自动工作。 actors可以被嵌套到多个
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2024-03-26 14:27:06
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一 Ray是什么，优势Spark则是一个面向数据处理的产品，RDD则是以数据作为抽象对象的，你关心的应该是数据如何处理，而不是去如何拆解任务，关心资源如何被分配，这其中涉及的概念比如Job,Stage,task你最好都不要管，RDD自己来决定。Ray 是一个任务级别分配的分布式框架, Ray的系统层是以Task为抽象粒度的，用户可以在代码里任意生成和组合task，比如拆分成多个Stage,每个Ta
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2024-03-18 08:34:51
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并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多
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2022-03-27 16:45:03
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总览tf.distribute.Strategy是一个TensorFlow API，用于在多个GPU，多个计算机或TPU之间分配培训。使用此API，您可以在代码更改最少的情况下分发现有模型和培训代码。设计tf.distribute.Strategy时要牢记以下关键目标：易于使用并支持多个用户细分，包括研究人员，ML工程师等。开箱即用地提供良好的性能。轻松切换策略。将tf.distribute.St
# 深度学习分布式训练
在深度学习领域中，大部分的模型训练都需要大量的计算资源和时间。为了加快模型训练的速度，可以采用分布式训练的方法，将计算任务分配给多台计算机同时进行计算。其中，Ray是一个适用于分布式训练的开源框架，它提供了简单而高效的API，可以方便地实现分布式训练任务。
## Ray框架简介
Ray是由UC伯克利分校RISELab开发的一个快速和简单的分布式执行框架。它提供了并发性
原创
2024-03-18 03:54:21
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分布式训练框架的实现逻辑学习笔记1、Why?深度学习模型尺寸逐渐扩大，训练数据量显著上升。为了更好利用训练资源，提高效率。2、 分布式训练原理主要两种思路：一是模型并行，另一个是数据并行。（1） 模型并行即将一个模型分拆为多个小模型，分别放在不同设备上，每个设备可跑模型的一部分(例如，UNet网络就是将模型拆为两部分，分别在两块卡上训练)。 存在的问题：模型在训练时需要更新梯度等，使得模型各部分之
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2024-10-11 17:22:56
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一、简介 Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务快速：一个单进程的celery每
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2023-11-06 11:00:00
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Celery是什么?Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具。Celery 专注于实时任务处理，支持任务调度。说白了，它是一个分布式队列的管理工具，我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。1.快速入门首先，我们要理解 Celery 本身不是任务队列，它是管理分布式任务队列的工
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2023-11-27 12:06:28
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仅仅是个人学习的过程，发现有问题欢迎留言 一、celery 介绍celery是一种功能完备的即插即用的任务对列celery适用异步处理问题，比如上传邮件、上传文件、图像处理等比较耗时的事情异步执行，这样用户不需要等待很长的时间，提高用户的体验celery是由python语言编写的，但是可以使用于许多语言，比如js、PHP等二、celery的特点：简单，易于使用和维护，有丰富的文档高效，单
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2023-10-08 14:49:24
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集中式(centralization)： 是指由一台主计算机组成中心节点，数据集中存储在这个中心节点中，并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统所有功能均有其集中处理。 集中式系统最大特点就是部署结构简单，集中式系统往往基于底层性能卓越的大型主机，因此无需考虑如何对服务进行多个节点的部署，也就不用考虑多个节点之间的分布式协作问题。集群(cluster)： 是指在多台不同的服务器中
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2023-10-22 08:33:07
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一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上集群是个物理形态，分布式是个工作方式。 只要是一堆机器，就可以叫集群，他们是不是一起协作着干活，这个谁也不知道；一个程序或系统，只要运行在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。 集群一般是物理集中、统一管理的，而分布式系统则不强调这一点。 所
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2023-10-07 19:43:03
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scrapy_redisScrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在：reqeust去重，爬虫持久化，和轻松实现分布式安装pip3 install scrapy-redis3.要使用分布式 Scrapy_Redis Settings.py设置文件中需要做一下配置 这里表示启用scrapy-redis里的去重组件，不实用scrapy默认的去重DUPEFILTER
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2024-06-04 23:44:35
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一个节点(node) 就是一个Elasticsearch 实例,而一个集群(cluaster) 由一个或多个节点组成,它们具有相同的cluster.name,它们协调工作,分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知并平衡数据。添加索引:为了将数据添加到Elasticsearc...
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2016-08-02 16:49:00
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分布式系统是一种将计算、存储、处理等资源分布在多台计算机节点上进行协同工作的系统架构。而在分布式系统中，集群是由多个节点组成的一个整体，用于共同完成某项任务或提供某项服务。在实际开发中，我们经常会用到Kubernetes（K8S）来管理分布式集群。
以下是实现分布式集群的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-05-16 10:20:57
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分布式： 在不同的服务器上部署不同的服务 集群 在不同的服务器上部署相同的服务
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2017-09-08 17:34:00
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高可用集群：high availabity cluster负载均衡集群：Load Balance Cluster科学计算集群：high performance computing c
原创
2023-01-11 18:52:02
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