Learning Ray : Flexible Distributed Python for Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Mär 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale. Authors Max Pumperla, Edward Oakes, and Richard Liaw show you how to build machine learning applications with Ray. You'll understand how Ray fits into the current landscape of machine learning tools and discover how Ray continues to integrate ever more tightly with these tools. Distributed computation is hard, but by using Ray you'll find it easy to get started. - Learn how to build your first distributed applications with Ray Core - Conduct hyperparameter optimization with Ray Tune - Use the Ray RLlib library for reinforcement learning - Manage distributed training with the Ray Train library - Use Ray to perform data processing with Ray Datasets - Learn how work with Ray Clusters and serve models with Ray Serve - Build end-to-end machine learning applications with Ray AIR.…
Codice articolo 9781098117221
- Titolo
- Learning Ray : Flexible Distributed Python for Machine Learning
- Autore
- Richard Liaw
- Editore
- O'reilly Media Mär 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098117220
- ISBN 13
- 9781098117221
- Peso dell'articolo
- 492 grammi
- Dimensioni
- 231x177x16 mm
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale.
Authors Max Pumperla, Edward Oakes, and Richard Liaw show you how to build machine learning applications with Ray. You'll understand how Ray fits into the current landscape of machine learning tools and discover how Ray continues to integrate ever more tightly with these tools. Distributed computation is hard, but by using Ray you'll find it easy to get started.
- Learn how to build your first distributed applications with Ray Core
- Conduct hyperparameter optimization with Ray Tune
- Use the Ray RLlib library for reinforcement learning
- Manage distributed training with the Ray Train library
- Use Ray to perform data processing with Ray Datasets
- Learn how work with Ray Clusters and serve models with Ray Serve
- Build end-to-end machine learning applications with Ray AIR
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Edward Oakes (ed.nmi.oakes@gmail.com), writing chapters 7 (data) & 9 (serving): "Edward is a software engineer and team lead at Anyscale, where he leads the development of Ray Serve and is one of the top open source contributors to Ray. Prior to Anyscale, he was a graduate student in the EECS department at UC Berkeley."
RIchard Liaw (rliaw@berkeley.edu), writing chapters 6 (training) & 8 (clusters): Richard Liaw is a software engineer at Anyscale, working on open source tools for distributed machine learning. He is on leave from the PhD program at the Computer Science Department at UC Berkeley, advised by Joseph Gonzalez, Ion Stoica, and Ken Goldberg.
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