Ray 框架提供了一種簡潔有效的方式來實作分散式計算。其核心概念在於透過分散式記憶體、任務排程和 Actor 模型，將複雜的計算任務分解並平行處理，有效提升計算效率。本文將以 MapReduce 演算法和迷宮遊戲為例，逐步展示如何使用 Ray 框架構建分散式應用。首先，我們會探討 Ray 的基本架構，包含 Ray Core、Ray Cluster 和 Ray Actor，並說明它們在分散式計算中的角色。接著，我們將以 MapReduce 演算法為例，展示如何在 Ray 中實作資料的分割、對映、洗牌和歸約操作，並比較不同 MapReduce 實作方式的效能差異。最後，我們將結合強化學習的概念，利用 Ray 框架構建一個簡單的迷宮遊戲環境，並訓練一個智慧代理學習如何在迷宮中找到目標，展現 Ray 在更複雜場景下的應用潛力。
分散式排程和執行
Ray的分散式排程和執行過程涉及多個步驟：
- 分散式記憶體：每個Raylet管理著節點上的記憶體。但是，當需要在節點之間轉移物件時，就需要使用分散式物件轉移。
- 通訊：Ray叢集中的大部分通訊，例如物件轉移，都是透過gRPC進行的。
- 資源管理和履約：每個Raylet負責授予資源和租用工作者程式給任務所有者。所有節點上的排程器共同形成分散式排程器，從而可以在節點之間排程任務。
透過與GCS的通訊，區域性排程器可以瞭解其他節點的資源。這使得Ray可以實作高效的分散式計算和資源管理。
分散式計算與 Ray 框架
分散式計算是一種可以將大型任務分解成多個小任務，並在多個計算機上同時執行的技術。這種技術可以大大提高計算效率，特別是在處理大資料時。Ray 是一種分散式計算框架，提供了一種簡單的方式來實作分散式計算。
Ray 框架的架構
Ray 框架的架構包括以下幾個部分：
- Ray Core：Ray 框架的核心部分，負責管理任務的執行和分散式計算。
- Ray Cluster：Ray 框架的叢集部分，負責管理多個計算機之間的通訊和任務分配。
- Ray Actor：Ray 框架的演員部分，負責執行任務和管理狀態。
MapReduce 演算法
MapReduce 是一種分散式計算的演算法，廣泛用於大資料處理。MapReduce 演算法包括三個步驟：
- Map：將輸入資料分解成多個小塊，並將每個小塊對映成一個鍵值對。
- Shuffle：將 Map 步驟的輸出資料重新分配到多個計算機上。
- Reduce：將 Shuffle 步驟的輸出資料合併成最終結果。
Ray 中的 MapReduce 演算法
Ray 框架提供了一種簡單的方式來實作 MapReduce 演算法。以下是 Ray 中的 MapReduce 演算法的實作：
import ray
# 定義 Map 函式
def map_func(document):
# 將檔案分解成多個小塊
words = document.split()
# 將每個小塊對映成一個鍵值對
return [(word, 1) for word in words]
# 定義 Reduce 函式
def reduce_func(word, counts):
# 合併計數
return sum(counts)
# 建立 Ray 叢集
ray.init()
# 載入資料
corpus = ["This is a test document", "This is another test document"]
# 將資料分解成多個小塊
partitions = [corpus[i::2] for i in range(2)]
# 執行 Map 步驟
mapped_results = ray.get([ray.remote(map_func).remote(document) for document in partitions])
# 執行 Shuffle 步驟
shuffled_results = []
for result in mapped_results:
for word, count in result:
shuffled_results.append((word, count))
# 執行 Reduce 步驟
reduced_results = {}
for word, count in shuffled_results:
if word not in reduced_results:
reduced_results[word] = []
reduced_results[word].append(count)
# 合併計數
final_results = {word: sum(counts) for word, counts in reduced_results.items()}
# 列印最終結果
print(final_results)
分散式資料處理的MapReduce範例
在這個範例中，我們將使用Ray框架來實作一個簡單的MapReduce演算法。MapReduce是一種分散式資料處理的模型，常用於大規模的資料分析和處理。
Map函式
首先，我們定義了一個Map函式，負責將輸入的檔案分割成單詞，並計算每個單詞的出現次數。
def map_function(document):
for word in document.lower().split():
yield word, 1
這個Map函式將輸入的檔案轉換成小寫，並將其分割成單詞。然後，對於每個單詞，該函式產生一個包含單詞和其出現次數（1）的元組。
Apply Map函式
接下來，我們定義了一個Apply Map函式，負責將Map函式應用到整個檔案集。
import ray
@ray.remote
def apply_map(corpus, num_partitions=3):
map_results = [list() for _ in range(num_partitions)]
for document in corpus:
for result in map_function(document):
first_letter = result[0].decode("utf-8")[0]
word_index = ord(first_letter) % num_partitions
map_results[word_index].append(result)
return map_results
這個Apply Map函式將輸入的檔案集分割成多個部分，並將Map函式應用到每個部分。然後，該函式根據每個單詞的首字母將其分配到不同的部分中。
分散式處理
現在，我們可以使用Ray框架來分散式地處理檔案集。首先，我們需要將檔案集分割成多個部分。
partitions = [...] # 檔案集分割成多個部分
然後，我們可以使用Ray的遠端呼叫來分散式地處理每個部分。
map_results = [
apply_map.options(num_returns=num_partitions).remote(data, num_partitions)
for data in partitions
]
這個遠端呼叫將Apply Map函式應用到每個部分，並傳回每個部分的結果。
結果處理
最後，我們可以處理每個部分的結果。
for i in range(num_partitions):
# 處理每個部分的結果
pass
這個範例展示瞭如何使用Ray框架來實作一個簡單的MapReduce演算法。這個演算法可以用於大規模的資料分析和處理。
內容解密：
在這個範例中，我們使用了Ray框架來實作一個簡單的MapReduce演算法。MapReduce是一種分散式資料處理的模型，常用於大規模的資料分析和處理。這個演算法包括兩個主要的步驟：Map和Reduce。Map函式負責將輸入的檔案分割成單詞，並計算每個單詞的出現次數。Apply Map函式負責將Map函式應用到整個檔案集，並根據每個單詞的首字母將其分配到不同的部分中。最後，我們可以使用Ray框架來分散式地處理檔案集，並傳回每個部分的結果。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[輸入檔案集] --> B[分割檔案集]
B --> C[Apply Map函式]
C --> D[分散式處理]
D --> E[傳回結果]
E --> F[結果處理]
這個圖表展示了MapReduce演算法的流程。首先，輸入檔案集被分割成多個部分。然後，Apply Map函式被應用到每個部分。接下來，Ray框架被用於分散式地處理每個部分。最後，傳回每個部分的結果，並進行結果處理。
Ray Core 的 MapReduce 實作
Ray Core 是一個高效能的分散式計算框架，提供了 MapReduce 的實作。以下是使用 Ray Core 實作 MapReduce 的範例。
Map 階段
在 Map 階段，資料會被分割成多個部分，並由多個 Mapper 進行處理。每個 Mapper 會產生一個列表，包含多個鍵值對。以下是 Mapper 的實作：
@ray.remote
def apply_map(data):
# 對資料進行處理，產生鍵值對
results = []
for word in data:
results.append((word, 1))
return results
Reduce 階段
在 Reduce 階段，Mapper 的輸出會被收集並進行聚合。以下是 Reducer 的實作：
@ray.remote
def apply_reduce(*results):
# 對 Mapper 的輸出進行聚合
reduce_results = {}
for res in results:
for key, value in res:
if key not in reduce_results:
reduce_results[key] = 0
reduce_results[key] += value
return reduce_results
執行 MapReduce
以下是執行 MapReduce 的範例：
# 定義資料
data = ["hello", "world", "hello", "python", "world"]
# 定義 Mapper 和 Reducer 的數量
num_mappers = 3
num_reducers = 3
# 執行 Map 階段
map_results = []
for i in range(num_mappers):
# 對資料進行分割
partition = data[i::num_mappers]
# 執行 Mapper
result = apply_map.remote(partition)
map_results.append(result)
# 執行 Reduce 階段
outputs = []
for i in range(num_reducers):
# 收集 Mapper 的輸出
partition = [ray.get(map_results[j])[i] for j in range(num_mappers)]
# 執行 Reducer
output = apply_reduce.remote(*partition)
outputs.append(output)
# 收集 Reducer 的輸出
counts = {}
for output in ray.get(outputs):
for key, value in output.items():
if key not in counts:
counts[key] = 0
counts[key] += value
# 排序輸出
sorted_counts = sorted(counts.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
print(sorted_counts)
這個範例示範瞭如何使用 Ray Core 實作 MapReduce。資料會被分割成多個部分，並由多個 Mapper 進行處理。Mapper 的輸出會被收集並進行聚合，最終產生排序的輸出。
建立分散式應用程式
現在，我們將使用 Ray 建立一個分散式應用程式。這個應用程式將是一個簡單的迷宮遊戲，玩家可以在四個主要方向上移動。遊戲將在 5x5 的網格中進行，玩家必須找到目標。
簡介強化學習
強化學習（Reinforcement Learning）是一種機器學習的子領域，研究如何讓代理人在環境中學習並做出最佳決策。代理人會根據環境的反饋來評估自己的行為，並學習如何做出更好的決策。
建立迷宮遊戲
我們將建立一個簡單的迷宮遊戲，玩家可以在四個主要方向上移動。遊戲將在 5x5 的網格中進行，玩家必須找到目標。
import random
class Discrete:
def __init__(self, n):
self.n = n
def sample(self):
return random.randint(0, self.n - 1)
# 定義移動方向
discrete = Discrete(4)
# 定義網格大小
grid_size = 5
# 定義玩家初始位置
player_position = (0, 0)
# 定義目標位置
goal_position = (4, 4)
實作強化學習演算法
我們將使用 Q-learning 演算法來實作強化學習。Q-learning 演算法是一種模型自由的強化學習演算法，使用 Q 函式來評估代理人的行為。
import numpy as np
class QLearning:
def __init__(self, alpha, gamma, epsilon):
self.alpha = alpha
self.gamma = gamma
self.epsilon = epsilon
self.q_table = {}
def get_q_value(self, state, action):
return self.q_table.get((state, action), 0)
def update_q_value(self, state, action, reward, next_state):
q_value = self.get_q_value(state, action)
next_q_value = self.get_q_value(next_state, discrete.sample())
self.q_table[(state, action)] = q_value + self.alpha * (reward + self.gamma * next_q_value - q_value)
def choose_action(self, state):
if random.random() < self.epsilon:
return discrete.sample()
else:
q_values = [self.get_q_value(state, action) for action in range(discrete.n)]
return np.argmax(q_values)
# 定義 Q-learning 引數
alpha = 0.1
gamma = 0.9
epsilon = 0.1
# 初始化 Q-learning
q_learning = QLearning(alpha, gamma, epsilon)
執行模擬
我們將執行模擬，讓玩家在迷宮中移動，並使用 Q-learning 演算法來學習最佳決策。
for episode in range(1000):
player_position = (0, 0)
for step in range(100):
action = q_learning.choose_action(player_position)
next_position = (player_position[0] + action // 2, player_position[1] + action % 2)
reward = -1
if next_position == goal_position:
reward = 10
q_learning.update_q_value(player_position, action, reward, next_position)
player_position = next_position
結果
經過模擬，玩家可以學習到最佳決策，找到目標位置。
圖表翻譯：
此圖示為 Q-learning 演算法的流程圖，展示了代理人如何根據環境的反饋來評估自己的行為，並學習如何做出更好的決策。
flowchart TD
A[初始化 Q-learning] --> B[選擇動作]
B --> C[執行動作]
C --> D[更新 Q 值]
D --> E[選擇下一步]
E --> B
內容解密：
此段程式碼展示了 Q-learning 演算法的實作，包括初始化 Q-learning、選擇動作、執行動作、更新 Q 值和選擇下一步。Q-learning 演算法使用 Q 函式來評估代理人的行為，並學習如何做出更好的決策。
玄貓環境設定與迷宮問題
在人工智慧領域中，環境設定是指建立一個模擬現實世界的場景，以便於訓練和測試智慧代理。今天，我們要設定一個簡單的迷宮問題，目的是讓智慧代理找到迷宮中的目標。
環境設定
首先，我們需要設定迷宮的環境。這包括定義迷宮的大小、智慧代理的初始位置和目標位置。假設我們的迷宮是一個 5x5 的網格，智慧代理的初始位置在左上角（0, 0），目標位置在右下角（4, 4）。
class Environment:
def __init__(self):
self.seeker = (0, 0)
self.goal = (4, 4)
self.info = {'seeker': self.seeker, 'goal': self.goal}
self.action_space = Discrete(4)
self.observation_space = Discrete(5*5)
動作空間
動作空間是指智慧代理可以執行的動作。在這個例子中，智慧代理可以向下、左、上、右四個方向移動。因此，動作空間可以定義為一個離散的空間，包含四個元素。
self.action_space = Discrete(4)
觀察空間
觀察空間是指智慧代理可以觀察到的狀態。在這個例子中，智慧代理可以觀察到自己的位置。因此，觀察空間可以定義為一個離散的空間，包含 25 個元素（5x5 網格中的每個位置）。
self.observation_space = Discrete(5*5)
重置環境
當智慧代理找到目標或遊戲結束時，需要重置環境以便於再次遊戲。這可以透過重置智慧代理的初始位置和傳回觀察結果來實作。
def reset(self):
self.seeker = (0, 0)
return self.get_observation()
獲取觀察結果
觀察結果是指智慧代理的位置編碼。這可以透過將智慧代理的位置轉換為一個單一的數字來實作。
def get_observation(self):
return self.seeker[0] * 5 + self.seeker[1]
圖表翻譯：
flowchart TD
A[環境設定] --> B[定義動作空間]
B --> C[定義觀察空間]
C --> D[重置環境]
D --> E[獲取觀察結果]
這個環境設定和迷宮問題的實作為智慧代理提供了一個簡單的場景，以便於訓練和測試。接下來，我們可以實作智慧代理的演算法，以便於找到目標。
環境設定與遊戲邏輯實作
在實作一個簡單的迷宮遊戲環境時，需要定義幾個關鍵方法以控制遊戲的行為。這些方法包括取得觀察結果、獎勵、遊戲結束狀態以及執行動作的結果。
觀察結果
觀察結果是將 seeker 的位置編碼為整數。這可以透過以下方式實作：
def get_observation(self):
"""將 seeker 位置編碼為整數"""
return 5 * self.seeker[0] + self.seeker[1]
這個方法傳回一個整數，代表 seeker 在迷宮中的位置。
獎勵
獎勵是當 seeker 到達目標位置時給予的。這可以透過以下方式實作：
def get_reward(self):
"""當 seeker 到達目標位置時給予獎勵"""
return 1 if self.seeker == self.goal else 0
這個方法傳回 1 如果 seeker 到達目標位置，否則傳回 0。
遊戲結束狀態
遊戲結束狀態是當 seeker 到達目標位置時。這可以透過以下方式實作：
def is_done(self):
"""遊戲結束狀態"""
return self.seeker == self.goal
這個方法傳回 True 如果 seeker 到達目標位置，否則傳回 False。
執行動作
執行動作是將 seeker 移動到指定方向。這可以透過以下方式實作：
def step(self, action):
"""執行動作"""
if action == 0: # 移動下
self.seeker = (min(self.seeker[0] + 1, 4), self.seeker[1])
elif action == 1: # 移動左
self.seeker = (self.seeker[0], max(self.seeker[1] - 1, 0))
elif action == 2: # 移動上
self.seeker = (max(self.seeker[0] - 1, 0), self.seeker[1])
elif action == 3: # 移動右
self.seeker = (self.seeker[0], min(self.seeker[1] + 1, 4))
else:
raise ValueError("無效動作")
obs = self.get_observation()
rew = self.get_reward()
done = self.is_done()
return obs, rew, done, self.info
這個方法執行動作並傳回新的觀察結果、獎勵、遊戲結束狀態以及額外的資訊。
渲染環境
渲染環境是將遊戲的狀態印刷到命令列。這可以透過以下方式實作：
def render(self, *args, **kwargs):
"""渲染環境"""
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
grid = [['| ' for _ in range(5)] + ["|\n"] for _ in range(5)]
# ...
這個方法清除命令列並印刷遊戲的狀態。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[初始化] --> B[執行動作]
B --> C[取得觀察結果]
C --> D[取得獎勵]
D --> E[取得遊戲結束狀態]
E --> F[渲染環境]
這個圖表展示了遊戲環境的流程。
玄貓的環境建構與模擬
環境建構
在前面的章節中，我們已經完成了 Environment 類別的實作，現在我們可以使用這個類別來建構一個 2D 迷宮遊戲。遊戲的目標是讓 seeker 在迷宮中找到 goal。
import time
environment = Environment()
while not environment.is_done():
random_action = environment.action_space.sample()
environment.step(random_action)
time.sleep(0.1)
environment.render()
模擬
要讓 seeker 學習找到 goal，我們需要讓它反覆玩遊戲，從中學習。為了實作這個功能，我們需要建立一個 Simulation 類別。
class Simulation:
def __init__(self, environment):
self.environment = environment
def run(self, policy, episodes):
for episode in range(episodes):
self.environment.reset()
done = False
rewards = 0.0
while not done:
action = policy.get_action(self.environment.get_observation())
next_observation, reward, done, _ = self.environment.step(action)
rewards += reward
print(f'Episode {episode+1}, Reward: {rewards}')
策略
為了讓 seeker 學習找到 goal，我們需要定義一個策略（Policy）。策略是一個類別，負責根據當前的遊戲狀態決定下一步的行動。
import numpy as np
class Policy:
def __init__(self, env):
self.state_action_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))
self.action_space = env.action_space
def get_action(self, state, explore=True, epsilon=0.1):
if explore and np.random.rand() < epsilon:
return self.action_space.sample()
else:
return np.argmax(self.state_action_table[state])
執行模擬
現在我們可以使用 Simulation 類別和 Policy 類別來執行模擬。
simulation = Simulation(environment)
policy = Policy(environment)
simulation.run(policy, episodes=100)
這個模擬會讓 seeker 反覆玩遊戲 100 次，從中學習找到 goal。每次模擬結束後，會印出當次模擬的獎勵。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[初始化環境] --> B[初始化策略]
B --> C[執行模擬]
C --> D[取得當前狀態]
D --> E[根據策略決定行動]
E --> F[執行行動]
F --> G[取得下一個狀態和獎勵]
G --> H[更新策略]
H --> I[判斷是否結束]
I --> J[印出獎勵]
這個圖表展示了模擬的流程，從初始化環境和策略開始，然後執行模擬，取得當前狀態，根據策略決定行動，執行行動，取得下一個狀態和獎勵，更新策略，判斷是否結束，最後印出獎勵。
玄貓的強化學習實戰：從零開始打造分散式應用
在前面的章節中，我們已經介紹了強化學習的基本概念和原理。現在，讓我們一起實戰，從零開始打造一個分散式應用。
從技術架構視角來看，Ray框架為建構分散式應用提供了高效且簡潔的解決方案。本文深入探討了Ray的核心元件，包含分散式記憶體、排程器和Actor模型，並以MapReduce演算法和迷宮遊戲為例，展示了其在資料處理和強化學習領域的應用。分析顯示，Ray的優勢在於其簡潔的API和靈活的擴充套件性，能有效降低開發門檻並提升運算效率。然而，目前Ray在處理複雜的任務依賴關係和資源排程時仍存在挑戰，需要更精細的控制策略。展望未來，隨著Ray生態系統的持續發展，預計其在更多領域的應用將更加普及，尤其是在大規模機器學習和深度學習的場景中，Ray的彈性和效能優勢將得到更充分的發揮。對於有意探索分散式計算的開發者，建議深入瞭解Ray的底層機制，並結合自身業務需求進行客製化調優，以最大化其價值。
