Ray框架：簡化分散式機器學習與資料應用開發

– 15 分鐘閱讀

隨著資料規模的增長和模型複雜度的提升，分散式計算在機器學習領域的重要性日益凸顯。Ray 作為一個新興的分散式框架，提供了一套簡潔而強大的 API，讓開發者能輕鬆地將 Python 程式碼擴充套件到多個節點，有效提升機器學習任務的效率。Ray 不僅支援常見的機器學習任務，如模型訓練和資料預處理，還具備強化學習、超引數調整等進階功能，適用於各種規模的資料科學專案。其核心架構分為 API 層、函式庫層和生態系統層，層次分明，易於理解和使用。Ray 的自動擴充套件特性，能根據計算需求動態調整資源分配，進一步提升資源利用率。

什麼是Ray？

Ray是一個開源的框架，旨在簡化分散式機器學習和資料應用的開發。它提供了一個靈活的核心和一套強大的庫，讓開發人員可以輕鬆地擴充套件各種工作負載。

Ray的核心概念

Ray的核心概念包括：

  • 分散式計算：Ray允許開發人員將計算任務分散式地部署在多個機器上。
  • 工作負載管理：Ray提供了一套強大的庫，讓開發人員可以輕鬆地管理各種工作負載，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。
  • 自動擴充套件：Ray可以自動擴充套件工作負載，以滿足計算需求的變化。

Ray的優點

Ray的優點包括：

  • 簡單易用：Ray提供了一個簡單易用的API，讓開發人員可以輕鬆地開發和擴充套件分散式機器學習和資料應用。
  • 高效能：Ray可以自動擴充套件工作負載，以滿足計算需求的變化，從而提高效能。
  • 靈活性：Ray提供了一個靈活的核心和一套強大的庫，讓開發人員可以輕鬆地擴充套件各種工作負載。

分散式計算與 Ray 的簡介

分散式計算是一個令人著迷的主題，回顧早期計算機的發展，玄貓對其成長的速度感到驚訝。隨著計算機不斷演進，單機計算的能力也在不斷增強，但大規模計算的需求卻始終超出了單機的能力。因此，分散式計算的重要性日益凸顯。

Ray 是一個旨在簡化分散式計算的框架，讓開發人員能夠輕鬆地將 Python 指令碼擴充套件到多個節點。Ray 尤其適合於大規模的資料預處理和模型訓練等工作負載，同時也支援機器學習（ML）工作負載的擴充套件。使用 Ray，可以輕鬆地將工作負載分佈到多個節點，從而提高計算效率。

Ray 的核心概念

Ray 的核心包括三個層次：核心 API、ML 庫和生態系統。Ray 的核心 API 提供了基本的分散式計算功能，包括任務和演員的管理。ML 庫則提供了高階的機器學習功能，包括強化學習和超引數最佳化等。生態系統則提供了 Ray 的擴充套件和整合能力，包括與其他框架和工具的整合。

Ray 的優點

Ray 的優點在於其簡單易用和高效的分散式計算能力。使用 Ray，可以輕鬆地將工作負載分佈到多個節點，從而提高計算效率。同時，Ray 也提供了高階的機器學習功能，包括強化學習和超引數最佳化等。另外，Ray 的生態系統也提供了豐富的擴充套件和整合能力，包括與其他框架和工具的整合。

Ray 的應用場景

Ray 的應用場景包括大規模的資料預處理和模型訓練等工作負載，同時也支援機器學習（ML）工作負載的擴充套件。使用 Ray，可以輕鬆地將工作負載分佈到多個節點，從而提高計算效率。同時，Ray 也提供了高階的機器學習功能，包括強化學習和超引數最佳化等。

資料處理與 Ray

Ray是一個強大的分散式計算框架，提供了多種工具和功能來處理大規模的資料。其中，Ray Datasets 是一個重要的抽象層，允許使用者以更高效和更容易的方式處理和分析資料。在本章中，我們將介紹 Ray Datasets 的基本概念和使用方法，並探討它如何與其他資料處理系統相互整合。

Ray Datasets 的優點

Ray Datasets 提供了多種優點，包括：

  • 高效的資料處理：Ray Datasets 可以高效地處理大規模的資料，無論是結構化或非結構化的資料。
  • 易於使用：Ray Datasets 提供了一個簡單和直觀的 API，讓使用者可以輕鬆地處理和分析資料。
  • 與其他工具的整合：Ray Datasets 可以與其他 Ray 工具和框架整合，例如 Ray Train 和 Ray Serve。

使用 Ray Datasets

要使用 Ray Datasets，首先需要安裝 Ray 和相關的依賴項。然後，可以使用 Ray Datasets 的 API 來建立和管理資料集。以下是一個簡單的範例：

import ray

# 建立一個 Ray 叢集
ray.init()

# 建立一個資料集
dataset = ray.data.from_items([1, 2, 3, 4, 5])

# 處理資料集
result = dataset.map(lambda x: x * 2)

# 列印結果
print(result.take_all())

與 Dask 整合

Ray Datasets 也可以與 Dask 整合，提供了一個更強大的資料處理平臺。以下是一個簡單的範例：

import ray
import dask

# 建立一個 Ray 叢集
ray.init()

# 建立一個 Dask 客戶端
client = dask.distributed.Client()

# 建立一個資料集
dataset = ray.data.from_items([1, 2, 3, 4, 5])

# 處理資料集
result = dataset.map(lambda x: x * 2).to_dask()

# 列印結果
print(result.compute())

內容解密：

在上面的範例中，我們建立了一個 Ray 叢集和一個 Dask 客戶端。然後，我們建立了一個資料集並使用 map 方法來處理資料。最後，我們使用 to_dask 方法來將結果轉換為 Dask 格式，並使用 compute 方法來列印結果。

分散式計算框架Ray概述

Ray的設計哲學

Ray是一個分散式計算框架，旨在為Python資料科學社群提供一個高效能、可擴充套件的平臺。Ray的設計哲學包括簡單性、抽象性、彈性和異構性。

簡單性和抽象性

Ray的API設計簡單易用，讓使用者可以輕鬆地將工作負載分佈到多臺機器上。Ray的抽象層讓使用者可以專注於自己的工作，而不需要關心底層的任務分佈和協調。

彈性和異構性

Ray的API設計彈性，讓使用者可以輕鬆地將工作負載分佈到不同硬體上，例如CPU和GPU。Ray也支援異構計算，讓使用者可以在同一工作流中執行不同型別的任務。

Ray的核心引擎

Ray的核心引擎是負責任務分佈和協調的。它提供了一個簡單易用的API，讓使用者可以輕鬆地將工作負載分佈到多臺機器上。

Ray的高階庫

Ray的高階庫提供了一系列的工具和功能，讓使用者可以輕鬆地構建和部署分散式應用。這些庫包括Ray的強化學習庫、Ray的TensorFlow庫等。

Ray的生態系統

Ray的生態系統包括了一系列的工具和服務，讓使用者可以輕鬆地構建和部署分散式應用。這些工具和服務包括Ray的命令列工具、Ray的Web介面等。

Ray的應用場景

Ray可以應用於多個場景，包括：

  • 分散式機器學習：Ray可以用於分散式機器學習任務，例如分散式神經網路訓練。
  • 分散式資料處理：Ray可以用於分散式資料處理任務，例如分散式資料分類和分散式資料聚類。
  • 分散式模擬：Ray可以用於分散式模擬任務，例如分散式物理模擬和分散式金融模擬。

分散式計算框架 Ray 簡介

Ray 是一個分散式計算框架，旨在提供快速、可擴充套件和容錯的計算能力。它可以處理每秒數百萬個任務，並且具有非常低的延遲。Ray 的設計原則包括速度、可擴充套件性和容錯性。

Ray 的三層結構

Ray 的架構可以分為三層：核心層（Core）、庫層（Libraries）和生態層（Ecosystem）。

  • 核心層（Core）：Ray 的核心是分散式計算框架，提供了一個簡潔的 API 和工具，用於部署和管理叢集。
  • 庫層（Libraries）：Ray 提供了一系列高階庫，包括 Ray AIR，用於提供統一的 API 來處理機器學習工作負載。
  • 生態層（Ecosystem）：Ray 的生態層包括了與其他專案的整合和合作，涵蓋了多個方面。

Ray 的工作原理

Ray 的核心是分散式計算框架，用於設定和管理計算叢集。Ray 叢集由節點組成，節點之間透過網路連線。使用者可以透過驅動程式（Driver）提交任務，驅動程式負責管理任務的執行。

安裝和啟動 Ray

Ray 可以透過 pip 安裝，使用 pip install "ray[rllib, serve, tune]==2.2.0" 命令。啟動 Ray 叢集可以使用 ray.init() 函式。

Ray 的應用

Ray 的應用包括了機器學習、深度學習和其他需要分散式計算的領域。Ray 的高階庫提供了統一的 API 來處理機器學習工作負載，方便使用者使用。

內容解密：

Ray 的核心是分散式計算框架，提供了一個簡潔的 API 和工具，用於部署和管理叢集。Ray 的高階庫提供了統一的 API 來處理機器學習工作負載，方便使用者使用。Ray 的生態層包括了與其他專案的整合和合作，涵蓋了多個方面。

  graph LR
    A[Ray Core] --> B[Ray Libraries]
    B --> C[Ray Ecosystem]
    C --> D[Machine Learning]
    D --> E[Deep Learning]
    E --> F[Other Applications]

圖表翻譯：

此圖表展示了 Ray 的架構，包括核心層、庫層和生態層。Ray 的核心是分散式計算框架，提供了一個簡潔的 API 和工具，用於部署和管理叢集。Ray 的高階庫提供了統一的 API 來處理機器學習工作負載，方便使用者使用。Ray 的生態層包括了與其他專案的整合和合作，涵蓋了多個方面。圖表中，Ray Core 是核心，Ray Libraries 是高階庫，Ray Ecosystem 是生態層，Machine Learning、Deep Learning 和 Other Applications 是 Ray 的應用領域。

資料科學工作流程與 Ray AIR

資料科學（DS）這個術語在近年來經歷了很大的演變，你可以在網路上找到許多不同有用的定義。

對於我們來說，資料科學是指透過實際應用和建置來獲取洞察力和建立真實世界應用的實踐。這是一個非常廣泛的定義，涵蓋了實際應用和建置的各個方面。因此，描述這個領域的從業人員為「資料科學家」可能是一個不太準確的稱呼。

做資料科學是一個迭代的過程，包括需求工程、資料收集和處理、建置模型和評估模型，以及部署解決方案。機器學習（ML）不一定是這個過程的一部分，但往往是。若涉及 ML，則可以進一步指定一些步驟：

資料處理

要訓練 ML 模型，需要將資料轉換成模型可以理解的格式。這個過程通常被稱為特徵工程。這一步驟可能很複雜，因此能夠依靠共同的工具來完成這項工作將會很有幫助。

模型訓練

在 ML 中，需要在已經處理過的資料上訓練演算法。這包括選擇適合工作的正確演算法，並且能夠從廣泛的選擇中選擇會很有幫助。

超引數調整

ML 模型具有在模型訓練步驟中調整的引數。大多數 ML 模型還具有另一組稱為超引數的引數，可以在訓練之前修改。這些引數可以對 ML 模型的效能產生重大影響，因此需要正確調整。有很好的工具可以幫助自動化這個過程。

模型服務

訓練好的模型需要部署。服務模型意味著使其可供需要存取的人使用。在原型中，通常使用簡單的 HTTP 伺服器，但有很多專門的軟體套件可供 ML 模型服務。

Ray 有專門的庫來處理這四個 ML 特定的步驟。具體來說，可以使用 Ray Datasets 處理資料處理需求，使用 Ray Train 進行分散式模型訓練，使用 Ray RLlib 執行強化學習工作負載，使用 Ray Tune 高效地調整超引數，並使用 Ray Serve 來服務模型。並且，由於 Ray 的構建方式，這些庫都是分散式的。

Ray AI Runtime（AIR）是一個共同的執行時和 API，適用於您的實驗和當您準備好時擴大工作負載的能力。Ray AIR 是 Ray 所有當前資料科學庫的總稱，包括 Ray Datasets、Ray Train、Ray RLlib、Ray Tune 和 Ray Serve。

資料處理與 Ray Datasets

Ray Datasets 是 Ray 的第一個高階庫。這個庫包含了一個名為 Dataset 的資料結構，多種聯結器用於從各種格式和系統載入資料，一個用於轉換此類資料集的 API，一種使用它們建立資料處理管道的方法，以及與其他資料處理框架的許多整合。Dataset 抽象建於強大的 Arrow 框架之上。

要使用 Ray Datasets，需要安裝 Python 的 Arrow，例如透過 pip 安裝。以下是一個簡單的範例，從 Python 資料結構建立一個分散式 Dataset 在本地 Ray Cluster 上。具體來說，將從包含字串名稱和整數值的 Python 字典建立一個資料集，該字典包含 10,000 個條目。

import ray
from ray import data

# 初始化 Ray
ray.init()

# 建立一個 Python 字典
data_dict = {"name": ["John"] * 10000, "value": list(range(10000))}

# 建立一個 Ray Dataset
dataset = data.from_pandas(data_dict)

# 封存 Ray
ray.shutdown()

內容解密：

在這個範例中，我們首先初始化 Ray，然後建立一個 Python 字典，包含 10,000 個條目。接著，我們使用 data.from_pandas 方法建立一個 Ray Dataset。最後，我們封存 Ray。

  flowchart TD
    A[初始化 Ray] --> B[建立 Python 字典]
    B --> C[建立 Ray Dataset]
    C --> D[封存 Ray]

圖表翻譯：

這個流程圖顯示了建立一個 Ray Dataset 的步驟。首先，初始化 Ray，然後建立一個 Python 字典，包含 10,000 個條目。接著，使用 data.from_pandas 方法建立一個 Ray Dataset。最後，封存 Ray。這個過程展示瞭如何使用 Ray Datasets 進行資料處理。

瞭解 Ray Dataset 的基礎

Ray Dataset 是一個強大的資料處理工具，允許您以功能性程式設計的方式轉換和操作資料。雖然它不是為一般用途的資料處理庫而設計，但它提供了一個簡潔高效的方式來處理大規模的資料。

建立 Dataset

您可以使用 ray.data.from_items() 方法從一個專案列表中建立一個 Dataset。例如：

import ray

items = [{"name": str(i), "data": i} for i in range(10000)]
ds = ray.data.from_items(items)

這個程式碼建立了一個包含 10,000 個專案的 Dataset，每個專案都有一個 name 和 data 屬性。

顯示 Dataset

您可以使用 show() 方法顯示 Dataset 的前幾個專案。例如：

ds.show(5)

這個程式碼會顯示 Dataset 的前 5 個專案。

轉換 Dataset

Ray Dataset 的 API 根據功能性程式設計，提供了 map()、filter() 和 flat_map() 等方法來轉換 Dataset。例如：

squares = ds.map(lambda x: x["data"] ** 2)
evens = squares.filter(lambda x: x % 2 == 0)
cubes = evens.flat_map(lambda x: [x, x**3])

這個程式碼將 Dataset 的每個專案的 data 屬性轉換為其平方，然後過濾出偶數，最後將每個專案轉換為其立方。

DatasetPipeline

如果您需要執行複雜的資料處理任務，例如讀取檔案和處理資料，您可以使用 DatasetPipeline。DatasetPipeline 可以將多個任務以 pipeline 的方式執行，允許任務之間的執行重疊。例如：

pipe = ds.window()
result = pipe.map(lambda x: x["data"] ** 2).filter(lambda x: x % 2 == 0).flat_map(lambda x: [x, x**3])

這個程式碼建立了一個 DatasetPipeline，將 Dataset 的每個專案的 data 屬性轉換為其平方，然後過濾出偶數，最後將每個專案轉換為其立方。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Dataset] --> B[Map]
    B --> C[Filter]
    C --> D[Flat Map]
    D --> E[Result]

這個圖表顯示了 Dataset 的轉換過程，從建立 Dataset 到執行 DatasetPipeline。

分散式強化學習與 Ray RLlib

Ray RLlib 是一個強大的分散式強化學習庫，提供了一個簡單的方式來進行強化學習的訓練和部署。它支援多種框架，包括 TensorFlow 和 PyTorch。

安裝 Ray RLlib

要使用 Ray RLlib，需要先安裝它。可以使用 pip 安裝：

pip install "ray[rllib]"

CartPole 例子

CartPole 是一個經典的控制問題，目的是要平衡一個桿子在一個車上。可以使用 Ray RLlib 的 tuned example 來解決這個問題。

首先，需要安裝 gym 庫：

pip install "gym==0.25.0"

然後，可以使用以下命令來執行 CartPole 例子：

rllib example list

這會列出所有可用的例子，包括 CartPole 例子。

可以使用以下命令來執行 CartPole 例子：

rllib example cartpole-ppo

這會下載例子的配置檔案並執行它。

配置檔案

配置檔案是使用 YAML 格式編寫的。以下是 CartPole 例子的配置檔案：

cartpole-ppo:
  env: CartPole-v1
  run: PPO
  stop:
    episode_reward_mean: 150
    timesteps_total: 100000
  config:
    framework: tf
    gamma: 0.99
    lr: 0.0003
    num_workers: 1
    observation_filter: MeanStdFilter
    num_sgd_iter: 6
    vf_loss_coeff: 0.01
    model:
      fcnet_hiddens: [32]

這個配置檔案指定了環境、演算法、停止條件和模型的配置。

執行例子

可以使用以下命令來執行例子：

rllib example cartpole-ppo --config-file cartpole-ppo.yaml

這會執行例子並輸出結果。

結果

執行例子後，會輸出結果，包括 episode_reward_mean 和 timesteps_total。

可以使用以下命令來檢視結果：

rllib example cartpole-ppo --config-file cartpole-ppo.yaml --print-results

這會輸出結果，包括 episode_reward_mean 和 timesteps_total。

分散式強化學習與超引數調整

在強化學習（Reinforcement Learning, RL）中，代理人透過與環境互動來學習最佳行動策略。Ray RLlib是一個強大的RL框架，提供了簡單易用的API來進行RL任務。以下將介紹如何使用Ray RLlib進行分散式強化學習，並結合超引數調整來最佳化模型效能。

分散式強化學習

Ray RLlib提供了多種RL演算法，包括Proximal Policy Optimization（PPO）。PPO是一種強大的RL演算法，適合於大型狀態和行動空間的任務。以下是使用Ray RLlib進行PPO訓練的例子：

import ray
from ray import tune

# 定義環境和模型
env = "CartPole-v1"
model = "ppo"

# 定義訓練引數
config = {
    "env": env,
    "model": model,
    "vf_share_layers": True,
    "fcnet_activation": "linear",
    "enable_connectors": True,
}

# 執行訓練
tune.run(model, config=config)

這個例子中，我們定義了一個CartPole-v1環境和一個PPO模型，並設定了相關的訓練引數。然後，我們使用ray.tune來執行訓練。

超引數調整

超引數調整是機器學習中一個重要的步驟，目的是找到最佳的超引陣列合來最佳化模型效能。Ray Tune是一個強大的超引數調整框架，提供了多種演算法來進行超引數搜尋。以下是使用Ray Tune進行超引數調整的例子：

import ray
from ray import tune

# 定義訓練函式
def train(config):
    # 執行訓練
    model = "ppo"
    env = "CartPole-v1"
    tune.run(model, config=config)

# 定義超引數搜尋空間
search_space = {
    "fcnet_activation": tune.choice(["linear", "relu"]),
    "vf_share_layers": tune.choice([True, False]),
}

# 執行超引數搜尋
tune.run(train, config=search_space)

這個例子中，我們定義了一個訓練函式train，它接收一個超引陣列合config並執行訓練。然後，我們定義了一個超引數搜尋空間search_space，它包含了兩個超引數：fcnet_activation和vf_share_layers。最後，我們使用ray.tune來執行超引數搜尋。

結合分散式強化學習和超引數調整

我們可以結合分散式強化學習和超引數調整來最佳化模型效能。以下是使用Ray RLlib和Ray Tune進行分散式強化學習和超引數調整的例子：

import ray
from ray import tune

# 定義環境和模型
env = "CartPole-v1"
model = "ppo"

# 定義訓練引數
config = {
    "env": env,
    "model": model,
    "vf_share_layers": tune.choice([True, False]),
    "fcnet_activation": tune.choice(["linear", "relu"]),
}

# 執行訓練和超引數搜尋
tune.run(model, config=config)

這個例子中，我們定義了一個CartPole-v1環境和一個PPO模型，並設定了相關的訓練引數。然後，我們使用ray.tune來執行訓練和超引數搜尋。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[訓練函式] --> B[超引數搜尋]
    B --> C[模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[超引數最佳化]
    E --> F[模型部署]

這個圖表展示了分散式強化學習和超引數調整的流程。首先，我們定義了一個訓練函式train，它接收一個超引陣列合config並執行訓練。然後，我們使用ray.tune來執行超引數搜尋，找到了最佳的超引陣列合。最後，我們使用最佳的超引陣列合來進行模型訓練和評估，得到了最佳化的模型。

使用 Ray 進行超引數最佳化和模型服務

Ray 是一個高效能的分散式計算框架，提供了多種工具和庫來支援機器學習和深度學習任務。在本文中，我們將介紹如何使用 Ray 進行超引數最佳化和模型服務。

從技術架構視角來看，Ray 框架以其簡潔的 API 和靈活的擴充套件性，為分散式機器學習和資料應用開發提供了一個強大的平臺。深入剖析 Ray 的核心概念，可以發現其分散式計算、工作負載管理和自動擴充套件能力是其效能的關鍵支撐。透過多維比較分析，Ray 相較於傳統解決方案，在處理大規模資料和複雜機器學習任務時展現出顯著優勢，尤其在強化學習、超引數調整和模型服務等方面。然而，Ray 的技術限制在於其與特定 Python 生態的緊密耦合，以及對於非 Python 技術棧的整合支援仍待加強。對於重視開發效率和效能的團隊，建議優先將 Ray 應用於大規模資料處理、分散式機器學習訓練和模型部署等場景，以最大化其價值。展望未來，隨著跨平臺整合能力的提升和生態系統的持續擴充套件，Ray 將在更廣泛的技術領域扮演更重要的角色，並推動分散式計算的普及應用。玄貓認為，Ray 已展現出足夠的成熟度，值得技術團隊深入研究和應用。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。