Аннотация: Изучаем RAY. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении

Данная книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных научиться применять фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray и разворачивать вычислительные кластеры Ray. Ray может использоваться для структурирования и выполнения крупномасштабных программ машинного обучения. Распределенные вычисления отличаются своей сложностью, но с помощью Ray вы легко приступите к работе.

Прочитав книгу, вы научитесь:
- создавать свои первые распределенные приложения с помощью ядра фреймворка - Ray Core;
- оптимизировать гиперпараметры с помощью библиотеки Ray Tune;
- применять библиотеку Ray RLlib для обучения с подкреплением;
- управлять распределенной тренировкой моделей с помощью библиотеки Ray Train;
- применять Ray для обработки данных с помощью библиотеки Ray Data;
- работать с кластерами Ray и подачей моделей в качестве служб с помощью библиотеки Ray Serve;
- создавать сквозные приложения машинного обучения с помощью инструментария Ray AIR.

Автор/составитель	Пумперла Макс, Оукс Эдвард, Ляо Ричард
Год выпуска	2023
ISBN	978-6-01083-430-9
Производитель	ДМК-Пресс
Количество томов	1
Количество страниц	290
Переплет	Твёрдый переплёт
Размеры	240x170x20 мм
Цвет	Белый
Тип бумаги	офсетная (60-220 г/м2)
Вес	578
Язык	русский