Résumé
Ray benn kaadaru open-source la buy yombal escaleer Python ak IA ci ordinatër portable ba ci ay junni masin. Dafa am solo ndax dafay joxe anam wu yomb, boole ngir séddale tàggat, tuning, jëfandikoo done, ak liggéey te doo binndaat sa kode ngir ku nekk.
Ray ngir IA buñ séddale, jumtukaayu tabax la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Li gëna am solo ci xalaatu Ray mooy soppi fonction ak class yu Python ñu nekk ay unité yuñ séddale te du am benn coppite. Fonction buñu màrkee ni 'liggéey' bu sori dafay dox ci anam wu asynchrone ci bépp liggéeykat ci cluster bi; ab klaas buñu màrkee ni 'aktër' bu sori nekk na ab sarwis bu am doole buy dundu ci kaw ab liggéeykat. Ray dafay delloo futures yu woyof yi (royuwaayi mbir yi) ba noppi yor oraŋ bi, dem bi ak dikk bi ci done yi jaaraleko ci benn dencukaay buñ bokk, ak muñ ay njuumte. Ci kaw core bi dafa am bibliothèque yuñ tabax ci anam wu ñu ko jagleel: Ray Train ngir tàggat model buñ séddale, Ray Tune ngir seetlu hyperparameter, Ray Data ngir gasoduk done yuy jaar, RLlib ngir jàng buy dooleel, ak Ray Serve ngir model buñ mëna escaleer. Loolu dafay may benn cluster mu mëna yoriinu liggéeyu ML bi yépp.
Gis-gis xarala
Primitif yi gëna am solo ñooy liggéey yi (amul etaa, woo fonction parallèle) ak aktër (liggéeykat yu am etaa yuy tëye mbir yu melni model bu sarse wala kontër). Soo woowee liggéey bu sori, Ray dafay delloo ci saasi ëlëg ba noppi jàppale liggéey bi ci CPU/GPU yi jàppandi; woo ray.get () ngir am njariñ. Benn dencukaay buñ séddale ci biir mémoire bu am mémoire buñ bokk te amul benn kopi dafay toxal mbir yu bari yu melni arrays ci diggante liggéeykat yi ci anam wu jaar yoon, moytu serialisation yu bari ak def pipeline IA yu diis ci done yu gaaw.
Mastering Ray ngir IA buñ séddale
Ray benn kaadaru open-source la buy yombal escaleer Python ak IA ci ordinatër portable ba ci ay junni masin. Dafa am solo ndax dafay joxe anam wu yomb, boole ngir séddale tàggat, tuning, jëfandikoo done, ak liggéey te doo binndaat sa kode ngir ku nekk. Ray ngir IA buñ séddale, jumtukaayu tabax la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Ray for Distributed AI ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Ray ngir IA buñ séddale dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Dawal Ray Tune ngir seetee téemeeri boole hyperparametre yu paralel ci biir benn cluster GPU ngir gis tabb model bi gëna baax
Jëfandikoo Ray Train ngir séddale tàggat yaram ci xeetu jàng bu xóot ci GPU yu bari ak node yu bari te du am benn coppite ci kod bi
Tabax ab gasoduk inference ci ay done Ray ngir am ay milioŋ ciy dokimaa ci di leen jaay ci benn model ci biir benn cluster
Taxawal ay model yu bari ci ginnàaw benn poñ buy jeexal autoscaling ak Ray Serve ngir mëna jëflante ak dem bi ak dikk bi
Modèlu jëfandikoo
Ray ngir IA buñ séddale ci jëf
Dawal Ray Tune ngir seetee téemeeri boole hyperparametre yu paralel ci biir benn cluster GPU ngir gis tabb model bi gëna baax.
Dawal Ray Tune ngir seetee téemeeri hyperparameter yuñ boole ci paralel ci benn cluster GPU ngir gis xeetu configuration bi gëna baax. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Ray ngir IA buñ séddale ci jëf
Jëfandikoo Ray Train ngir séddale tàggat yaram ci xeetu jàng bu xóot ci GPU yu bari ak node yu bari te du am benn coppite ci kode bi.
Jëfandikoo Ray Train ngir séddale tàggat yaram bu xeetu jàng bu xóot ci GPU yu bari ak node yu bari ak coppite kode yu néew. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Ray ngir IA buñ séddale ci jëf
Tabax ab pipeline buy jël ay dokimaa ci Ray Data ngir am ay milioŋ ciy dokimaa ci streaming leen ci ab model ci biir benn cluster.
Tabax benn pipeline batch-inference ak Ray Data ngir am ay milioŋ ciy dokimaa ci streaming leen ci benn model ci benn cluster Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Ray ngir IA buñ séddale ci jëf
Taxawal ay model yu bari ci ginnàaw benn poñ buy jeexal autoscaling ak Ray Serve ngir mëna jëflante ak dem bi ak dikk bi ci liggéey bi.
Taxawal xeetu model yu bari ci ginnàaw benn poñ bu mujj ak Ray Serve ngir jëflante ak trafik production bu bari. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.