Skalowanie Pythona na Ray: od laptopa do klastra

Skaluję obciążenia Pythona na Ray, aby ciężkie zadania wykorzystywały wszystkie dostępne rdzenie zamiast jednej maszyny. Prowadzę całą ścieżkę: rozproszone treningi i wyszukiwanie hiperparametrów, przetwarzanie danych wsadowych i strumieniowych, serwowanie modeli o niskim opóźnieniu oraz równoległe przetwarzanie istniejącego kodu w klastrze. Zasada jest prosta: przechodzisz od laptopa do klastra bez przepisywania. Istniejące funkcje stają się zdalnymi zadaniami i aktorami, logika pozostaje ta sama.

Zwykle dostaję kod, który działa, ale działa zbyt wolno lub na zbyt małych danych. Profiluję, gdzie czas faktycznie się podziała, decyduję, co powinno być zadaniami, aktorami lub zbiorami danych. Wdrażam Ray na twoim sprzęcie lub w chmurze, dodaję automatyczne skalowanie, aby bezczynne węzły nic nie kosztowały, i sprawiam, że awarie są odzyskiwalne. Do treningu używam Ray Train i Ray Tune, do potoków Ray Data, do wnioskowania online Ray Serve z inteligentnym grupowaniem i replikami.

Otrzymujesz czytelny kod, wdrożenie, które działa bez mojej pomocy, oraz jasne notatki na temat kosztów i limitów skalowania. Naprawię wąskie gardło, zamiast dodawać framework: jeśli wieloprocesowość jest wystarczająca, powiem to.