Introducción a Ray: la navaja suiza de la informática distribuida
¿Necesita una forma sencilla de escalar aplicaciones Python? Ray facilita la computación distribuida para tareas como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.
Hoy en día, las aplicaciones manejan grandes conjuntos de datos y tareas complejas. Para satisfacer estas demandas, se han desarrollado muchos marcos para la computación distribuida para acelerar los procesos y reducir las demoras. Uno de esos marcos populares es Ray. Ray es una herramienta flexible diseñada para la informática distribuida basada en la nube y para crear sistemas escalables de aprendizaje automático. Este artículo explora Ray, sus características clave y sus aplicaciones.
Características clave de Ray
Ray destaca por su versatilidad y facilidad de uso. Estas son algunas de sus características principales:
- API fácil de usar
Ray proporciona una API basada en Python que permite a los desarrolladores transformar funciones habituales en tareas distribuidas. Esta simplicidad garantiza que incluso los principiantes puedan utilizarlo de forma eficaz. - Escalabilidad
Ray puede escalar aplicaciones desde una sola máquina hasta grandes clústeres con miles de nodos. Optimiza la asignación de recursos y equilibra las cargas de trabajo automáticamente. - Tolerancia a fallos
Ray está diseñado para manejar fallas de nodos. Si una tarea falla, se reprograma automáticamente. Esto garantiza la confiabilidad en los sistemas distribuidos. - Marco multiuso
Ray puede manejar muchas tareas, como procesar datos, entrenar modelos de aprendizaje automático, ajustar configuraciones, aprendizaje por refuerzo y servir modelos en tiempo real.
Bibliotecas Ray
Ray tiene varias bibliotecas diseñadas para abordar las necesidades específicas en la informática distribuida. A continuación se muestran algunas de las bibliotecas principales dentro del ecosistema de rayos:
Núcleo de rayos
Ray Core es la base del marco de Ray. Ayuda a construir aplicaciones distribuidas. También maneja la programación de tareas y la gestión de objetos. Ray Core asegura que las tareas se ejecuten incluso si algo falla. Puede usarlo para ejecutar funciones en muchas máquinas a la vez.
import ray
# Initialize Ray
ray.init()
# Define a simple function to be parallelized
@ray.remote
def my_function(x):
return x * x
# Run the function in parallel
futures = [my_function.remote(i) for i in range(10)]
results = ray.get(futures)
print(results) # Output: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
ray.shutdown()
Datos de rayos
Ray Data proporciona abstracciones para distribuir tareas de procesamiento de datos, como leer y preprocesar grandes conjuntos de datos. Puede escalar tareas como transformación, limpieza y agregación de datos en múltiples nodos.
Instale Ray Data usando el siguiente comando:
pip install -U 'ray[data]'Ejemplo: escalar el procesamiento de datos con Ray Data
import ray
from ray.data import read_csv
# Initialize Ray
ray.init()
# Load a large dataset
dataset = read_csv("large_dataset.csv")
# Apply transformation (filtering, mapping)
filtered = dataset.filter(lambda row: row["value"] > 10)
aggregated = filtered.groupby("category").sum("value")
# Show processed results
print(aggregated.take(10))
ray.shutdown()
Tren de rayos
Ray Train ayuda a entrenar modelos de aprendizaje automático en muchas máquinas. Hace que el entrenamiento sea más rápido al distribuir el trabajo en múltiples nodos. Esto es útil para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
Instale el tren Ray usando el siguiente comando:
pip install -U "ray[train]"Ejemplo: Escala de capacitación en aprendizaje automático con Ray Train
import ray
from ray.train import Trainer
from ray.train.sklearn import SklearnTrainer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# Initialize Ray
ray.init()
# Load a sample dataset
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# Define training function
def train_model():
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
return model
# Use SklearnTrainer to scale training
trainer = SklearnTrainer(train_func=train_model)
trainer.fit()
ray.shutdown()
melodía de rayo
Ray Tune es una herramienta para la sintonización de hiperparameter. Puede probar muchas combinaciones al mismo tiempo. Puede usar métodos como búsqueda de cuadrícula o búsqueda aleatoria. También admite métodos avanzados como la optimización bayesiana. Ray Tune ayuda a optimizar los modelos de manera rápida y eficiente.
Instale Ray Tune usando el siguiente comando:
pip install "ray[tune]"Ejemplo: escalar el ajuste del hiperparámetro con la melodía de rayos
import ray
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler
# Define training function with hyperparameters
def train_model(config):
learning_rate = config["learning_rate"]
for step in range(100):
loss = (learning_rate * step) ** 0.5
tune.report(loss=loss)
# Initialize Ray
ray.init()
# Run hyperparameter tuning with Ray Tune
analysis = tune.run(
train_model,
config={
"learning_rate": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
},
scheduler=ASHAScheduler(metric="loss", mode="min"),
)
print("Best config: ", analysis.best_config)
ray.shutdown()
Rayo servir
Ray Serve es una herramienta para escalar el servicio del modelo. Ayuda a servir modelos de aprendizaje automático de manera distribuida con escala dinámica, equilibrio de carga y baja latencia.
Instale Ray Tune usando el siguiente comando:
pip install "ray[serve]"Ejemplo: Modelo de escala Sirviendo con Ray Servir
from ray import serve
import requests
# Initialize Ray Serve
serve.start()
# Define a model deployment
@serve.deployment
def model(request):
return {"message": "Hello, Ray Serve!"}
# Deploy the model
model.deploy()
# Send a request to the model
response = requests.get("http://127.0.0.1:8000/model")
print(response.json())
ray.shutdown()
Ray RLlib
Ray Rllib ayuda a entrenar modelos de aprendizaje de refuerzo en múltiples máquinas. Admite diferentes algoritmos, como la optimización de políticas proximales (PPO) y la red Q profunda (DQN). Estos algoritmos ayudan a enseñar a los modelos a tomar decisiones basadas en recompensas y acciones.
Instale Ray Tune usando el siguiente comando:
pip install "ray[rllib]"Ejemplo: ampliación del aprendizaje por refuerzo con Ray RLlib
import ray
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPO
# Initialize Ray
ray.init()
# Define configuration for RL agent
config = {
"env": "CartPole-v1",
"framework": "torch", # or "tf"
"num_workers": 4, # Number of parallel workers
}
# Train a PPO agent
trainer = PPO(config=config)
for _ in range(10):
result = trainer.train()
print(f"Episode reward: {result['episode_reward_mean']}")
ray.shutdown()
Casos de uso de Ray
Ray es una herramienta que se puede usar en muchos escenarios diferentes.
- Aprendizaje automático distribuido: Ray acelera el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en varias computadoras. Es ideal para grandes conjuntos de datos y modelos complejos, especialmente en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.
- Ajuste de hiperparámetros: Ray Tune ayuda a optimizar los modelos de aprendizaje automático probando diferentes combinaciones de parámetros. Acelera el proceso de encontrar la mejor configuración.
- Servicio de modelos: Ray Serve implementa modelos de aprendizaje automático para predicciones en tiempo real. Se escala dinámicamente para manejar diferentes cargas con baja latencia.
- Aprendizaje por refuerzo: Ray RLlib entrena modelos de aprendizaje por refuerzo. Admite múltiples algoritmos y escala en máquinas para modelos grandes y complejos.
Concluyendo
Ray es una herramienta de código abierto para informática distribuida. Ayuda a ejecutar tareas en varias computadoras. Ray maneja grandes conjuntos de datos y operaciones complejas. Facilita el escalado de aplicaciones. Las características clave incluyen una API sencilla, escalabilidad, tolerancia a fallas y soporte para tareas como el aprendizaje automático. Ray tiene bibliotecas como Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Tune, Ray Serve y Ray RLlib. Cada uno ayuda con tareas específicas como procesamiento de datos y entrenamiento de modelos.