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Ray还可以轻松实现数据加载在多台机器上的扩展,并使用Apache Arrow高效地序列化和反序列化大型数组。 Ray带有一个实用函数from_iterators,可以创建并行迭代器,开发者可以用它包装data_gener...
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2023年11月2日 Ray还可以轻松实现数据加载在多台机器上的扩展,并使用Apache Arrow高效地序列化和反序列化大型数组。Ray带有一个实用函数from_iterators,可以创建并行迭代器,...
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2025年2月28日 Ray 是一个开源的分布式计算框架,旨在为机器学习和AI 应用提供统一的计算运行时。Ray 提供了一系列 AI 库,如 Ray Train、Ray Data 和 Ray Serve,这些库可以帮...
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2024年6月17日 第十一章阐述了GPU在Ray中的应用,包括其适用场景、构建模块、高级库、资源获取与释放、Ray机器学习库的配置、自动缩放器的应用及CPU回退模式等。 第十二章论述...
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使用Ray创建高效的深度学习数据管道人工智能的最新相关信息

EasyStack+DeepSeek渐进式构建可进化的AI基础设施
对于已经部署EasyStack云基础设施的用户,通往私有化部署DeepSeek大模型的最短路径早已铺就——无需颠覆既有架构,不必经历数据迁移阵痛,通过"热升级+积木式扩展"的产品能力,即...
新浪7天前
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AI赋能“智治”:探出企业管理创新路径
公司通过阿米巴经营模式精细化管理成本,提升整体运营效率,大力推进生产、物流、设备管理等环节的数字化升级,提高智能化水平,以...
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2025年2月15日 3.高效稳定的利用低优资源 4. 降低应用部署复杂度 5. Astra-Ray 使用样例 6. Q&A 分享嘉宾|陈国敏腾讯微信专家工程师,微信 Astra 平台负责人 苏文豪 腾讯 微信...
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2024年8月6日 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。用户可以在笔记本计算机上高效地并行化Python程序,几乎不需要任何修改即可将本地测试过的代码扩展到...
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2024年1月14日 Ray是一个开源的分布式机器学习框架,不仅拥有高效的分布式训练能力,也有丰富的机器学习应用,极大地降低了大规模机器学习的门槛,非常适合人工智能方向的科研人员和工程师们学...
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2021年10月15日 使用PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法 优化深度学习管道的六种方法: 并行数据加载 多GPU训练 混合精度训练(Mixed precision training) 分片训练(Sha...
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2025年2月24日 开发还是生产环境中，Ray都能提供高效、可靠的解决方案，助力开发者迈向成功。往期精彩文章 ArenaLearning通过模拟LLM竞技场来构建大规模数据飞轮 基于案例推理（CBR）的智能...
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