Изучаем Ray
Бумажное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель:
O'Reilly
Автор: Пумперла М., Оукс Э., Ляо Р.
Перевод: Логунов А.
Дата выхода: август 2023 года
Объем, стр: 290
ISBN: 978-6-01083-430-9
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Вес, г: 600
Электронное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель:
O'Reilly
Автор: Пумперла М., Оукс Э., Ляо Р.
Перевод: Логунов А.
Дата выхода: август 2023 года
Объем, стр: 290
ISBN: 978-6-01083-430-9
- Самовывоз м. Коломенская - завтра - Бесплатно
- Доставка почтой по РФ - 7-28 дней - от 300 р.
Доставка почтой за пределы РФ - 14-28 дней - от 1400 р. - Курьером по Москве - в течение 7 дней - 300 р.
Аннотация
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.



