Ray分散式機器學習-利用Ray進行大模型的數據處理,訓練,推理和部署 9787111753384 馬克斯.普佩拉 愛德

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書名:Ray分散式機器學習-利用Ray進行大模型的數據處理,訓練,推理和部署
ISBN:9787111753384
出版社:機械工業
著編譯者:馬克斯.普佩拉 愛德華.奧克斯 理查德.廖
頁數:237
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1639307
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【台灣高等教育出版社簡體書】 Ray分散式機器學習-利用Ray進行大模型的數據處理,訓練,推理和部署 787111753384 馬克斯.普佩拉 愛德華.奧克斯 理查德.廖

內容簡介

Ray是開源分散式計算框架,簡化了擴展計算密集型Python工作負載的過程。本書展示了如何使用Ray構建機器學習應用程序,介紹了Ray如何融入當前的機器學習工具,以及Ray如何與這些工具緊密集成。本書前3章介紹了Ray作為分散式Python框架的基礎知識,並提供了應用示例;第4-10章介紹了Ray高級庫(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),並展示如何使用高級庫創建應用程序;第11章對Ray的生態進行了總結,並指導讀者繼續學習。

作者簡介

愛德華·奧克斯,Anyscale的軟體工程師和團隊負責人。

目錄


前言
第1章 Ray概述
1 1 Ray是什麼
1 1 1 Ray的淵源
1 1 2 Ray的設計原則
1 1 3 Ray的三層架構:內核、庫、生態
1 2 分散式計算框架
1 3 數據科學庫套件
1 3 1 Ray AIR和數據科學工作流
1 3 2 處理數據
1 3 3 訓練模型
1 3 4 調優超參數
1 3 5 部署模型
1 4 Ray的生態
1 5 總結
第2章 Ray Core入門
2 1 Ray Core簡介
2 1 1 Ray API的第一個示例
2 1 2 Ray Core API概述
2 2 理解Ray的系統組件
2 2 1 在節點上調度和執行任務
2 2 2 主節點
2 2 3 分散式調度和執行
2 3 利用Ray創建簡單的MapReduce示例
2 3 1 映射和打亂文檔數據
2 3 2 利用約簡進行單詞統計
2 4 總結
第3章 創建第一個分散式應用程序
3 1 強化學習入門
3 2 創建簡易的迷宮問題
3 3 創建模擬
3 4 訓練強化學習模型
3 5 創建分散式Ray應用程序
3 6 回顧強化學習術語
3 7 總結
第4章 利用Ray RLlib進行強化學習
4 1 RLlib概述
4 2 RLlib入門
4 2 1 創建Gym環境
4 2 2 運行RLlib CLI
4 2 3 使用RLlib Python API
4 3 配置RLlib實驗
4 3 1 資源配置
4 3 2 配置rollout worker
4 3 3 配置環境
4 4 使用RLlib環境
4 4 1 RLlib環境概述
4 4 2 使用多智能體
4 4 3 使用策略伺服器和客戶端
4 5 高級概念
4 5 1 創建高級環境
4 5 2 應用課程學習
4 5 3 使用離線數據
4 5 4 其他高級主題
4 6 總結
第5章 利用Ray Tune進行超參數調優
5 1 調優超參數
5 1 1 使用Ray創建隨機搜索示例
5 1 2 調優超參數的難點
5 2 Ray Tune入門
5 2 1 Tune的原理
5 2 2 配置和運行Tune
5 3 使用Tune進行機器學習
5 3 1 結合使用RLlib和Tune
5 3 2 調優Keras模型
5 4 總結
第6章 利用Ray進行數據處理
6 1 Ray Dataset
6 1 1 Ray Dataset基礎
6 1 2 利用Ray Dataset進行計算
6 1 3 數據集管道
6 1 4 示例:并行訓練分類器副本
6 2 外部集成庫
6 3 創建ML管道
6 4 總結
第7章 利用Ray Train進行分散式訓練
7 1 分散式模型訓練基礎
7 2 基於示例介紹Ray Train
7 2 1 預測紐約計程車的大額小費
7 2 2 載入、預處理、特徵化
7 2 3 定義深度學習模型
7 2 4 示例:利用Ray Train進行分散式訓練
7 2 5 分散式批量推理
7 3 Ray Train訓練器
7 3 1 遷移到Ray Train
7 3 2 擴展訓練器
7 3 3 利用Ray Train進行預處理
7 3 4 將訓練器和Ray Tune集成
7 3 5 使用回調函數監控訓練
7 4 總結
第8章 利用Ray Serve進行在線推理
8 1 在線推理的主要特點
8 1 1 ML模型屬於計算密集型
8 1 2 ML模型無法獨立使用
8 2 Ray Serve入門
8 2 1 Ray Serve概述
8 2 2 定義基礎HTTP端點
8 2 3 擴展和資源分配
8 2 4 批處理請求
8 2 5 多模型推理圖
8 3 端到端示例:創建基於NLP的API
8 3 1 獲取內容和預處理
8 3 2 NLP模型
8 3 3 HTTP處理和驅動邏輯
8 3 4 整合
8 4 總結
第9章 Ray集群
9 1 手動創建Ray Cluster
9 2 在Kubernetes上進行部署
9 2 1 設置KubeRay集群
9 2 2 與KubeRay集群交互
9 2 3 公開KubeRay
9 2 4 配置KubeRay
9 2 5 配置KubeRay日誌
9 3 使用Ray集群啟動器
9 3 1 配置Ray集群
9 3 2 使用集群啟動器CLI
9 3 3 與Ray Cluster交互
9 4 使用雲集群
9 4 1 AWS
9 4 2 其他雲服務
9 5 自動擴展
9 6 總結
第10章 Ray AIR入門
10 1 為什麼使用AIR
10 2 AIR核心概念
10 2 1 Ray Dataset和預處理器
10 2 2 訓練器
10 2 3 調優器和檢查點
10 2 4 批預測器
10 2 5 部署
10 3 適合AIR的任務
10 3 1 AIR任務執行
10 3 2 AIR內存管理
10 3 3 AIR故障模型
10 3 4 自動擴展AIR任務
10 4 總結
第11章 Ray生態及其他
11 1 蓬勃的生態
11 1 1 數據載入和處理
11 1 2 模型訓練
11 1 3 模型服務
11 1 4 創建自定義集成
11 1 5 Ray集成概述
11 2 Ray和其他系統
11 2 1 分散式Python框架
11 2 2 Ray AIR和更廣泛的ML生態
11 2 3 將AIR集成到ML平台
11 3 繼續學習
11 4 總結

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