1. ray库介绍金融、工程模型需要大量使用 Pandas 和 Numpy 来做矩阵计算，需要针对 Pandas/Numpy 有更好的支持，ray库就是其中一种可以加速计算的框架。 Ray 有如下特点：分布式异步调用内存调度Pandas/Numpy 的分布式支持支持 Python整体性能出众2. ray安装电脑是win10+python3.7.3，安装ray库，下面的顺序不能错pip instal
# 如何实现“Ray Pytorch”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Ray Pytorch来加速你的深度学习模型训练过程。Ray是一个可扩展的分布式计算框架，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。
## 流程概览
下面是实现“Ray Pytorch”的流程概览：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>Ray Cluster: 创建Ray集群
原创
2024-04-14 05:24:16
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Ray 是一个高性能的分布式执行引擎，开源的人工智能框架，目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的(或单个多核心计算机的)高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等
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2023-09-21 15:11:36
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Ray文章目录Ray一、ray core概念1.Actor模型：2.Task（任务）：3.Task并行执行：4.ray框架与正常算法对比二、Ray core操作1. ray.init()2. ray.put()3. ray.get()4. @ray.remote5. ray.wait()6. ray.error_info()三、ray操作流程1.项目结构2.创建多个actor对象四、集群1.创建集
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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ray 集群概述ray的长处之一就是能够在一个程序中利用多个机器运行，在多机器的集群中才能发挥ray的真正能力。关键的概念ray node: ray 的集群是有一个head node和多个 worker node组成的。head node需要先启动，然后worker node使用head node的地址启动以形成集群。ray 集群自己可以做到自动缩放，可以与Cloud Provider交互，根据应
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2024-01-11 10:47:43
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本文首发于：行者AI 随着各行各业数字化的不断推进，AI需要处理的数据越来越多，单一服务器已经难以满足当前产业的发展需求，服务器集群成为企业用AI处理数据的标配硬件，而分布式计算成为人...
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2021-04-12 22:08:07
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原文：Ray: A Distributed Execution Framework for AI Applications 作者：Robert Nishihara 翻译：黑色巧克力译者注：文章介绍了服务人工智能的开源框架Ray，并借助代码示例说明了它的特点和优势。Ray，一个在集群和大型多核机器上高效运行Python代码的框架。可以查看相关代码和文档。许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显
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
文章目录数据处理训练图像分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义一个卷积神经网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试网络在GPU上训练在多个GPU上训练 数据处理通常，我们处理的数据有图像、文本、音频或者视频数据，可以使用python的标准包将数据加载到numpy数组中，然后将此数组转换为torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等软件包很有用对于
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2024-06-03 13:00:43
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Kubernetes (K8s) 是一个流行的容器编排工具，可以帮助开发者更好地管理容器化应用程序。而 Ray 框架则是一个开源的分布式执行框架，能够让开发者轻松地构建和扩展分布式应用程序。在本文中，我将介绍如何在K8s上部署Ray框架，并提供一些代码示例来帮助你完成这个任务。
**步骤概览**
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 准备一个运行K
原创
2024-03-11 11:34:43
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一、使用射线碰撞物体 1.准备工作 在Scene里新建一个Cube，调整位置确保，能在MainCamera里看到它，鼠标也能放在上面（就是确保我们能“触摸”到它） 2.新建脚本RayTarget（名字谁便起），添加变量Ray和RaycastHit(发生碰撞后需要从Ray
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2024-03-22 15:51:33
85阅读
Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。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台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上（内存、计算、存储等）实
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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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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搜索RaySource资源的8大方法 1、RaySource网盘资源Google检索式 ，可直接输入关键词来查找，遇到进不去的链接就点快照。 http://www.google.cn/swr?q=(rayfile+%7C+fs2you)(11dc+%7C+11dd)&hl=zh-CN&newwindow=1&swrnum=236000 2、到rayfile的阿里妈妈
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2024-05-27 20:42:35
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PyTorch的简介 pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。 Torch官网：htt
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2023-12-29 22:24:06
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目录概述安装一、安装Anaconda二、安装CUDA（也可以不安装）（一）CUDA概述（二）安装三、安装pytorch（一）CPU版本（二）GPU版本概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上
自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景，本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。 下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：
记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 1.2选择适宜版本： 以Windows11为例，我下载的是3.5.3.1版本64位的，即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件，根据指示一步步安装。(我忘记截
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2023-08-08 15:04:11
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