Ray分布式机器学习：利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署

Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态进行了总结，并指导读者继续学习。

这是一本专注于分布式计算框架Ray在机器学习领域中的应用的书籍。书中首先介绍了Ray的基础知识，包括其定义、系统组件以及如何使用Ray创建简单的MapReduce示例。接着，书籍深入探讨了Ray的高级库，如Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster和Ray AIR，并展示了如何使用这些库创建应用程序。 在书中，作者详细解释了分布式计算在大数据处理中的作用，并强调了Python在数据科学中的地位。书中指出，Ray是专为Python数据科学社区构建的分布式计算框架，它满足所有分布式计算需求，广受欢迎。Ray易于入门，并且符合Python编程简单便捷的特点。Ray的核心API非常精简，有助于用户高效创建分布式应用程序。 书中还详细介绍了强化学习的定义和目标，并解释了如何使用Ray进行强化学习。此外，书籍还讨论了超参数调优基础，并提供了随机搜索示例。书中还详细解释了分布式模型训练基础，并介绍了Ray Train库。 书中还讨论了在线推理特点与挑战，并介绍了在云平台上使用云集群部署Ray的方法。书中还详细介绍