作者自序

Ray是什么?

Ray是为机器学习、深度学习而开发的高可用、高性能的分布式框架。该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。

Ray与其他分布式系统(如Spark)的相比,在深度学习领域具有很大的优势。因为目前的很多流行分布式系统都不是以构建 AI 应用为目标设计的,缺乏人工智能应用的相应支持与 API。而Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架互相兼容,项目应用中,在 Ray 中可以使用一个或多个深度学习框架。

本书中,基于Ray分布式系统:运用Pandas进行数据分析,运用TensorFlow和PyTorch等框架进行深度学习算法方面的实战。

本书中使用Python、Scala,以及Java进行例程的开发,因此读者需要具备Python、Scala、Java中任意一种语言的基础编程技能。

背景和必要性

目前比较流行的分布式计算引擎Spark等都不是以构建 AI 应用为目标设计的,缺乏人工智能应用的相应支持与API。

而Ray不同,Ray以构建AI应用为设计目标。同时Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet等深度学习框架互相兼容,项目应用中,在Ray中可以使用一个或多个深度学习框架。

作者简介

张忠宇,现居成都。电子邮箱:zzy@budshome.com;微信:cd-zzy;QQ:9809920。

17年以上政府、教育、电信、交通等行业大型信息化项目架构分析、开发管理经验。现主要从事大数据项目和机器学习项目的架构分析、开发管理、教学指导,以及技术顾问工作。