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题名/责任者:

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/(德) 马克斯·普佩拉, (美) 爱德华·奥克斯, 理查德·廖著 沈冲译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75338-4/CNY99.00

载体形态项:

237页:图;24cm

统一题名:

Learning Ray : flexible distributed Python for machine learning

其它题名:

利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署

个人责任者:

普佩拉 (Pumperla, Max) 著

个人责任者:

奥克斯 (Oakes, Edward) 著

个人责任者:

廖 (Liaw, Richard) 著

个人次要责任者:

沈冲 译

学科主题:

分布式算法-机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

O'Reilly Media, Inc.授权机械工业出版社出版 英文原版由O'Reilly Media, Inc.2023年出版 简体中文版由机械工业出版社2024年出版 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权

相关题名附注:

英文题名原文取自封面

责任者附注:

Max Pumperla, 数据科学家, 是Anyscale的软件工程师。Edward Oakes, Anyscale的软件工程师和团队负责人。Richard Liaw, Anyscale的软件工程师。

提要文摘附注:

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。

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