Ray 分散式框架：建構與部署機器學習應用

隨著資料規模和模型複雜度的提升，傳統單機架構已難以負荷機器學習應用日益增長的計算需求。Ray 作為新興的分散式計算框架，提供瞭解決方案，讓開發者得以建構高效能、可擴充套件的機器學習應用程式。Ray 不僅具備靈活的核心架構，更提供一系列功能強大的函式庫，涵蓋資料處理、模型訓練、超引數調整和模型部署等環節，簡化了分散式應用的開發流程。從資料科學工作流程的建構到強化學習模型的訓練與部署，Ray 提供了完整的工具鏈，讓開發者能更專注於模型本身的開發與最佳化。此外，Ray 也支援與 Kubernetes 整合，方便使用者在雲端環境中部署和管理分散式應用程式，進一步提升開發效率和資源利用率。

分散式計算框架

分散式計算框架是指一套能夠讓多臺電腦協同工作，共同完成複雜任務的軟體系統。這種框架可以讓開發者輕鬆地建立和管理分散式應用程式，從而提高計算效率和可擴充套件性。

資料科學庫

資料科學庫是一套提供各種資料科學工具和函式的軟體套件。這些庫可以幫助開發者快速地處理和分析大量的資料，從而得出有價值的洞察和結論。

Ray AIR 和資料科學工作流

Ray AIR 是一個根據 Ray 的資料科學工作流框架。它提供了一個簡單和靈活的方式來建立和管理資料科學工作流，從資料預處理到模型訓練和部署。

資料處理

Ray Datasets 是一個根據 Ray 的資料處理庫。它提供了一個簡單和高效的方式來處理大量的資料，從而得出有價值的洞察和結論。

模型訓練

模型訓練是指使用機器學習演算法來訓練模型的過程。這個過程需要大量的計算資源和資料，從而得出一個能夠有效地預測和分類的模型。

超引數調整

超引數調整是指調整模型的超引數以提高其效能的過程。這個過程需要大量的計算資源和資料，從而得出一個能夠有效地預測和分類的模型。

模型部署

模型部署是指將訓練好的模型部署到生產環境的過程。這個過程需要將模型封裝成一個可執行的檔案，從而能夠在生產環境中使用。

生態系統

Ray 的生態系統是指根據 Ray 的各種工具和框架的集合。這些工具和框架可以幫助開發者快速地建立和管理分散式應用程式，從而提高計算效率和可擴充套件性。

Ray Core 入門

Ray Core 是 Ray 的核心框架，提供了一個簡單和靈活的方式來建立和管理分散式應用程式。本文將介紹 Ray Core 的基本概念和使用方法。

Ray API 入門

Ray API 是 Ray Core 的應用程式介面，提供了一個簡單和靈活的方式來建立和管理分散式應用程式。本文將介紹 Ray API 的基本概念和使用方法。

Ray Core 概覽

Ray Core 是 Ray 的核心框架，提供了一個簡單和靈活的方式來建立和管理分散式應用程式。本文將介紹 Ray Core 的架構和組成部分。

Ray 系統元件

Ray 系統元件是指 Ray Core 的各個組成部分，包括節點、任務和工作流等。本文將介紹 Ray 系統元件的基本概念和使用方法。

排程和執行工作

排程和執行工作是指將工作排程到節點上並執行的過程。本文將介紹 Ray 的排程和執行工作的基本概念和使用方法。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[初始化 Ray Core]
    B --> C[建立節點]
    C --> D[提交工作]
    D --> E[執行工作]
    E --> F[結束]

圖表翻譯：

此圖表示 Ray Core 的基本工作流程。首先，初始化 Ray Core，然後建立節點，提交工作，執行工作，最後結束。這個流程可以幫助開發者快速地建立和管理分散式應用程式。

分散式計算與執行

分散式計算是一種可以將大型任務分解成多個小任務，並將其分配到多個計算機或節點上執行的技術。這種技術可以大大提高計算效率和速度，特別是在處理大規模資料和複雜計算任務時。

分散式排程和執行

分散式排程和執行是指將任務分配到多個計算機或節點上執行的過程。這涉及到任務的分解、任務的分配、節點的管理和任務的執行等步驟。

MapReduce 的簡單範例

MapReduce 是一種分散式計算模型，它將大型任務分解成多個小任務，並將其分配到多個計算機或節點上執行。以下是使用 Ray 實作的 MapReduce 的簡單範例：

import ray

# 定義 Map 函式
def map_func(data):
    # 對資料進行處理
    return [x * 2 for x in data]

# 定義 Reduce 函式
def reduce_func(data):
    # 對資料進行聚合
    return sum(data)

# 建立 Ray 叢集
ray.init()

# 定義資料
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 將資料分配到多個節點上執行
result = ray.get([map_func.remote(data) for _ in range(5)])

# 將結果進行聚合
final_result = reduce_func(result)

print(final_result)

建立第一個分散式應用

建立第一個分散式應用需要了解分散式計算的基本概念和技術。以下是建立第一個分散式應用的步驟：

1. 瞭解分散式計算的基本概念和技術。
2. 選擇合適的分散式計算框架和工具。
3. 定義任務和資料。
4. 將任務分配到多個計算機或節點上執行。
5. 將結果進行聚合和處理。

強化學習

強化學習是一種機器學習技術，它可以讓機器學習如何在環境中進行決策和行動。以下是強化學習的基本概念和步驟：

1. 瞭解強化學習的基本概念和技術。
2. 定義環境和任務。
3. 建立代理和模型。
4. 訓練模型和最佳化決策。

Ray RLlib

Ray RLlib 是一個強化學習庫，它提供了一個簡單和高效的方式來實作強化學習演算法和模型。以下是使用 Ray RLlib 的簡單範例：

import ray
from ray import tune

# 定義環境和任務
env = gym.make("CartPole-v0")

# 定義代理和模型
agent = ray.rllib.agents.ppo.PPOTrainer(env=env)

# 訓練模型和最佳化決策
tune.run(agent, config={"num_workers": 5})

深入瞭解RLlib

RLlib是一個強大的開源庫，提供了一個統一的介面來實作和評估強化學習演算法。它支援多種強化學習演算法，包括Q-learning、SARSA、深度Q-networks（DQN）和政策梯度方法等。

RLlib入門

要開始使用RLlib，首先需要安裝它。安裝完成後，可以使用RLlib的命令列介面（CLI）或Python API來執行強化學習實驗。

建立Gym環境

Gym是RLlib支援的一個環境介面，提供了一個統一的方式來定義和互動環境。要使用Gym環境，需要先安裝Gym庫。然後，可以使用Gym的API來建立和定義環境。

執行RLlib CLI

RLlib CLI提供了一個簡單的方式來執行強化學習實驗。可以使用CLI來指定實驗的配置、環境和演算法等。

使用RLlib Python API

RLlib Python API提供了一個更靈活的方式來使用RLlib。可以使用API來建立和定義環境、配置實驗和執行強化學習演算法等。

配置RLlib實驗

要配置RLlib實驗，需要指定資源配置、滾動工作者配置和環境配置等。

資源配置

資源配置指定了實驗所需的資源，包括CPU、GPU和記憶體等。

滾動工作者配置

滾動工作者配置指定了滾動工作者的數量和配置，滾動工作者負責收集和處理環境的資料。

環境配置

環境配置指定了環境的配置，包括環境的型別、大小和複雜度等。

使用RLlib環境

RLlib環境提供了一個統一的方式來定義和互動環境。可以使用RLlib環境來建立和定義多種環境，包括Gym環境和自定義環境等。

多代理環境

多代理環境允許多個代理在同一個環境中互動。可以使用RLlib的多代理環境來建立和定義多代理環境。

政策伺服器和客戶端

政策伺服器和客戶端提供了一個分散式的方式來實作強化學習演算法。可以使用RLlib的政策伺服器和客戶端來建立和定義分散式強化學習系統。

高階概念

RLlib提供了一些高階概念，包括建立高階環境、使用多代理環境和政策伺服器和客戶端等。

建立高階環境

可以使用RLlib的API來建立和定義高階環境，包括多代理環境和自定義環境等。

以下是使用RLlib建立一個簡單的強化學習環境的例子：

import gym
from ray import tune

# 建立Gym環境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 定義強化學習演算法
config = {
    'env': env,
    'num_workers': 2,
    'gamma': 0.99,
    'lr': 0.01
}

# 執行強化學習實驗
tune.run('PPO', config=config)

這個例子建立了一個簡單的CartPole環境，並使用PPO演算法來訓練一個代理。可以使用RLlib的API來定義和配置強化學習實驗，包括環境、演算法和資源配置等。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立環境] --> B[定義強化學習演算法]
    B --> C[執行強化學習實驗]
    C --> D[評估結果]

這個圖表展示了使用RLlib建立和執行強化學習實驗的流程。可以使用RLlib的API來建立和定義環境、強化學習演算法和實驗配置等。

超引數最佳化與資料處理

在機器學習和深度學習中，超引數最佳化和資料處理是兩個非常重要的步驟。超引數最佳化是指在模型訓練之前，選擇合適的超引數以提高模型的效能。資料處理則是指對原始資料進行清理、轉換和整理，以便於模型訓練。

超引數最佳化

超引數最佳化是一個非常耗時的過程，因為需要嘗試不同的超引陣列合來找到最好的結果。有很多方法可以用於超引數最佳化，例如隨機搜尋、網格搜尋和貝葉斯最佳化等。Ray Tune是一個非常流行的超引數最佳化工具，提供了一個簡單和高效的方式來最佳化超引數。

Ray Tune介紹

Ray Tune是一個根據Ray的超引數最佳化框架，提供了一個簡單和高效的方式來最佳化超引數。Ray Tune支援多種最佳化演算法，包括隨機搜尋、網格搜尋和貝葉斯最佳化等。Ray Tune還提供了一個簡單的API，允許使用者輕鬆地將Ray Tune整合到自己的模型訓練程式碼中。

使用Ray Tune進行超引數最佳化

使用Ray Tune進行超引數最佳化非常簡單。首先，需要定義一個超引數搜尋空間，指定需要最佳化的超引數和其搜尋範圍。然後，需要定義一個模型訓練函式，該函式接受超引數作為輸入，傳回模型的效能指標。最後，需要使用Ray Tune的API來啟動最佳化過程，Ray Tune會自動搜尋超引數空間，找到最好的超引陣列合。

資料處理

資料處理是指對原始資料進行清理、轉換和整理，以便於模型訓練。Ray Datasets是一個根據Ray的資料處理框架，提供了一個簡單和高效的方式來處理大規模資料。

Ray Datasets介紹

Ray Datasets是一個根據Ray的資料處理框架，提供了一個簡單和高效的方式來處理大規模資料。Ray Datasets支援多種資料格式，包括CSV、JSON和Parquet等。Ray Datasets還提供了一個簡單的API，允許使用者輕鬆地將Ray Datasets整合到自己的資料處理程式碼中。

使用Ray Datasets進行資料處理

使用Ray Datasets進行資料處理非常簡單。首先，需要建立一個Ray Datasets物件，指定需要處理的資料和其格式。然後，需要使用Ray Datasets的API來進行資料處理，例如資料清理、轉換和整理等。最後，需要使用Ray Datasets的API來儲存處理後的資料，例如儲存到檔案或資料庫等。

分散式訓練與 Ray Train

在機器學習的世界中，分散式訓練是一種重要的技術，能夠大幅提高模型訓練的效率。Ray Train 是一個強大的工具，能夠幫助我們實作分散式訓練。在本章中，我們將深入探討 Ray Train 的基礎知識，並學習如何使用它來實作分散式模型訓練。

分散式模型訓練的基礎

在開始使用 Ray Train 之前，讓我們先了解一下分散式模型訓練的基礎。分散式模型訓練是指將模型訓練的過程分佈到多臺機器上，從而提高訓練的效率。這種方法可以大幅減少訓練時間，尤其是在處理大型資料集時。

Ray Train 的介紹

Ray Train 是一個根據 Ray 的分散式訓練框架。它提供了一個簡單的 API，讓使用者可以輕鬆地實作分散式模型訓練。Ray Train 支援多種深度學習框架，包括 TensorFlow、PyTorch 等。

定義深度學習模型

在使用 Ray Train 進行分散式訓練之前，首先需要定義一個深度學習模型。這個模型可以是任何型別的神經網路，例如卷積神經網路、迴圈神經網路等。

分散式訓練與 Ray Train

Ray Train 提供了一個簡單的方式來實作分散式訓練。使用者可以使用 Ray Train 的 API 定義一個訓練任務，然後提交到 Ray 叢集中。Ray 叢集會自動將訓練任務分佈到多臺機器上，從而實作分散式訓練。

分散式批次推理

除了分散式訓練，Ray Train 還支援分散式批次推理。這意味著使用者可以使用 Ray Train 將批次推理任務分佈到多臺機器上，從而提高推理的效率。

Ray Train 的 Trainer

Ray Train 的 Trainer 是一個重要的概念。Trainer 是一個抽象的概念，代表了一個訓練任務。使用者可以使用 Trainer 來定義一個訓練任務，然後提交到 Ray 叢集中。

移植到 Ray Train

如果您已經有一個現有的模型訓練程式碼，想要移植到 Ray Train，則可以使用 Ray Train 的 API 來實作。Ray Train 提供了一個簡單的方式來移植現有的模型訓練程式碼。

圖表翻譯：

此圖示 Ray Train 的架構，包括 Trainer、Worker、Parameter Server 等元件。Trainer 負責定義訓練任務，Worker 負責執行訓練任務，Parameter Server 負責儲存模型引數。

  graph LR
    A[Trainer] --> B[Worker]
    B --> C[Parameter Server]
    C --> B
    B --> A

內容解密：

在上面的程式碼中，我們定義了一個深度學習模型、一個訓練任務、以及使用 Ray Train 進行分散式訓練的過程。透過這些步驟，讀者可以使用 Ray Train 來實作分散式模型訓練，從而提高模型訓練的效率。

線上推斷與 Ray Serve

線上推斷是將機器學習模型部署到生產環境中，以便對使用者請求進行預測或分類。這個過程需要高效的計算資源和合理的系統架構，以確保模型的效能和可擴充套件性。

線上推斷的關鍵特徵

線上推斷具有以下幾個關鍵特徵：

• 計算密集: 機器學習模型需要大量的計算資源來進行預測或分類。
• 不孤立: 機器學習模型需要與其他系統和服務整合，以提供完整的功能。

Ray Serve 簡介

Ray Serve 是一個開源的框架，用於構建和部署線上推斷系統。它提供了一個簡單和靈活的方式來定義和部署機器學習模型。

Ray Serve 的架構概覽

Ray Serve 的架構包括以下幾個元件：

• 模型伺服器: 負責載入和執行機器學習模型。
• 請求處理器: 負責接收和處理使用者請求。
• 資源管理器: 負責管理計算資源和模型的部署。

定義基本 HTTP 端點

Ray Serve 提供了一個簡單的方式來定義基本 HTTP 端點。開發者可以使用 Python 函式來定義端點的邏輯。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[使用者請求] -->|請求|> B[請求處理器]
    B -->|預測請求|> C[模型伺服器]
    C -->|預測結果|> B
    B -->|響應|> A

以上程式碼和圖表展示瞭如何使用 Ray Serve 定義和部署機器學習模型。透過使用 Ray Serve，開發者可以快速和輕鬆地構建和部署線上推斷系統。

Ray叢集技術

Ray叢集是一種強大的分散式計算框架，允許使用者輕鬆地在多臺機器上擴充套件他們的應用程式。以下是Ray叢集的詳細，涵蓋從手動建立叢集到部署在Kubernetes上的過程。

手動建立Ray叢集

手動建立Ray叢集需要使用者手動配置每個節點的IP地址、埠號等資訊。這種方法比較複雜，但提供了更多的自定義選項。以下是手動建立Ray叢集的步驟：

1. 安裝Ray：在每個節點上安裝Ray。
2. 配置節點：配置每個節點的IP地址、埠號等資訊。
3. 啟動節點：啟動每個節點的Ray程序。

部署在Kubernetes上

Kubernetes是一種流行的容器編排工具，允許使用者輕鬆地部署和管理容器化應用程式。以下是部署Ray叢集在Kubernetes上的步驟：

1. 安裝KubeRay：安裝KubeRay，KubeRay是一個Kubernetes上的Ray叢集管理工具。
2. 建立KubeRay叢集：建立一個KubeRay叢集，指定節點數量、CPU和記憶體等資源。
3. 配置KubeRay：配置KubeRay的Logging、Monitoring等功能。
4. 啟動KubeRay叢集：啟動KubeRay叢集，KubeRay會自動建立和管理Ray節點。

使用Ray叢集啟動器

Ray叢集啟動器是一個命令列工具，允許使用者輕鬆地建立和管理Ray叢集。以下是使用Ray叢集啟動器的步驟：

1. 安裝Ray叢集啟動器：安裝Ray叢集啟動器。
2. 建立Ray叢集：建立一個Ray叢集，指定節點數量、CPU和記憶體等資源。
3. 啟動Ray叢集：啟動Ray叢集，Ray叢集啟動器會自動建立和管理Ray節點。

與Ray叢集互動

Ray叢集提供了多種方式與使用者互動，包括命令列工具、Python API等。以下是與Ray叢集互動的步驟：

1. 使用命令列工具：使用Ray叢集命令列工具，檢視節點狀態、提交任務等。
2. 使用Python API：使用Ray叢集Python API，提交任務、檢視節點狀態等。

在雲端工作

Ray叢集也可以部署在雲端，包括AWS、GCP等。以下是部署Ray叢集在AWS上的步驟：

1. 建立AWS帳戶：建立一個AWS帳戶。
2. 安裝AWS CLI：安裝AWS CLI。
3. 建立Ray叢集：建立一個Ray叢集，指定節點數量、CPU和記憶體等資源。
4. 啟動Ray叢集：啟動Ray叢集，Ray叢集會自動建立和管理Ray節點。

  flowchart TD
    A[建立Ray叢集] --> B[手動建立]
    A --> C[部署在Kubernetes上]
    A --> D[使用Ray叢集啟動器]
    B --> E[配置節點]
    B --> F[啟動節點]
    C --> G[安裝KubeRay]
    C --> H[建立KubeRay叢集]
    C --> I[啟動KubeRay叢集]
    D --> J[建立Ray叢集]
    D --> K[啟動Ray叢集]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了建立Ray叢集的不同方法，包括手動建立、部署在Kubernetes上和使用Ray叢集啟動器。每個方法都有其自己的步驟和配置，最終都可以建立一個Ray叢集。

Foreword

在過去的十年中，機器學習和資料應用的計算需求已經遠遠超出了單一伺服器或單一處理器的能力，包括GPU和TPU等硬體加速器。這種趨勢使我們不得不將這些應用分散式地部署。然而，建立這樣的分散式應用程式是非常困難的。

在過去幾年中，Ray已經出現為簡化這種應用程式開發的框架。Ray包括一個靈活的核心和一套強大的庫，它們使開發人員可以輕鬆地擴充套件各種工作負載，包括訓練、超引數調整、強化學習、模型服務和批次處理非結構化資料。Ray是最受歡迎的開源專案之一，已經被用於從機器學習平臺到推薦系統、欺詐檢測和訓練一些最大的模型，包括Open AI的ChatGPT。

在這本文中，Max Pumperla、Edward Oakes和Richard Liaw做了一個出色的工作，為Ray和其庫提供了一個簡單易懂的介紹，使用易於理解的例子。在這本文的結尾，你將掌握Ray的關鍵概念和抽象，並能夠從你的筆記型電腦到大型內部叢集或雲端快速擴充套件端到端的機器學習應用程式。

— Ion Stoica Anyscale和Databricks的共同創始人， 加州大學伯克利分校教授，伯克利，加利福尼亞州

從技術架構視角來看，Ray作為一個統一的計算框架，展現了其在處理大規模資料和複雜機器學習任務上的優勢。透過其核心API和函式庫，Ray簡化了分散式應用程式的開發，並有效整合了資料處理、模型訓練、超引數調整以及線上推論等關鍵環節。然而，Ray的效能也受限於網路頻寬和叢集規模，需要針對特定應用情境進行最佳化配置。對於追求高效能和可擴充套件性的企業而言，Ray提供了一個極具價值的解決方案，但技術團隊需要深入理解其核心概念和運作機制，才能充分發揮其潛力。展望未來，隨著邊緣運算和伺服器端運算的興起，Ray的跨平臺整合能力將成為其重要的發展方向，預計將在更多元的應用場景中扮演關鍵角色。玄貓認為，Ray的易用性和靈活性使其成為構建下一代分散式應用程式的理想選擇，值得技術團隊深入研究和應用。