Bắt đầu với Ray Clusters

Mục lục

1. Giới thiệu về Ray clusters
2. Tìm hiểu về Ray
   1. Các tính năng của Ray AI Runtime
   2. Ưu điểm của Ray
3. Cài đặt Ray cluster
   1. Cài đặt AWS CLI
   2. Cấu hình quyền truy cập AWS
   3. Cài đặt Ray
   4. Tạo tệp YAML
   5. Chạy chương trình thử nghiệm
4. Sử dụng Ray cho ứng dụng Machine Learning
   1. Gửi công việc song song với Ray
   2. Ghi nhật ký và theo dõi tiến trình
   3. Tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình Machine Learning
   4. Đánh giá hiệu suất và đồ họa trên Ray Dashboard
5. Kết luận và hướng dẫn tiếp theo

Giới thiệu về Ray clusters

Chào mọi người và chào mừng đến với hướng dẫn này về cách bắt đầu với Ray clusters! Trong hướng dẫn này, tôi sẽ giúp bạn hiểu về Ray, một nền tảng tính toán phân tán mã nguồn mở, và cách sử dụng Ray clusters để phân tán các tính toán trên một cụm máy tính. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu về Ray và các tính năng của nó.

1️⃣ Giới thiệu về Ray

Ray là một nền tảng tính toán phân tán mã nguồn mở cho phép bạn mở rộng tính toán trên một cụm máy tính mà không cần phải song song hóa ứng dụng của bạn. Với Ray, bạn có thể tận dụng tài nguyên có sẵn trong môi trường phân tán mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng dưới đây. Điều này giúp bạn tự động mở rộng và thu hẹp các nút mà không cần quản lý cụm máy tính thủ công khi nhu cầu tài nguyên của ứng dụng của bạn thay đổi.

2️⃣ Tìm hiểu về Ray

2.1️⃣ Các tính năng của Ray AI Runtime

Ray cung cấp một quy trình hoạt động toàn diện cho các nhà phát triển Học máy với lợi ích của tính toán song song tích hợp. Bạn có thể giảm thời gian tải dữ liệu từ những tập dữ liệu lớn, song song hóa quá trình huấn luyện và không gian tìm kiếm tham số siêu thông qua việc chạy song song quá trình suy luận trên các tập dữ liệu khác nhau cùng một lúc. Điều này giúp bạn tương tác với kết quả này bằng bất kỳ cách nào bạn muốn.

2.2️⃣ Ưu điểm của Ray

Một trong những ưu điểm chính của Ray là tính linh hoạt của nó. Các nhà phát triển có thể lựa chọn từ nhiều tùy chọn lưu trữ như Redis trên bộ nhớ hoặc lưu trữ đám mây. Ngoài ra, Ray đảm bảo trạng thái của hệ thống nhất quán trên tất cả các nút tại mọi thời điểm mà không gây tạp âm trong quá trình thực hiện cập nhật trạng thái. Điều này giúp giảm thời gian đáp ứng trong quá trình cập nhật trạng thái.

Cài đặt Ray cluster

Để bắt đầu sử dụng Ray clusters, chúng ta cần thực hiện một số bước cài đặt và cấu hình. Dưới đây là các bước cơ bản để bạn có thể thiết lập một cụm Ray và chạy mã tính toán phân tán.

3.1️⃣ Cài đặt AWS CLI

Trước tiên, hãy cài đặt AWS CLI và cấu hình nó với tài khoản AWS của bạn. Điều này cho phép bạn tạo và quản lý các máy EC2 trên AWS.

3.2️⃣ Cấu hình quyền truy cập AWS

Sau khi cài đặt AWS CLI, hãy đảm bảo rằng bạn đã cấu hình quyền truy cập AWS của mình cho phép tạo các máy EC2. Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách cấu hình quyền truy cập này trong bài viết trên blog được liên kết ở cuối hướng dẫn này.

3.3️⃣ Cài đặt Ray

Tiếp theo, chúng ta cần cài đặt Ray trên hệ thống của chúng ta. Để làm điều này, hãy chạy lệnh sau:

pip install ray[default]

3.4️⃣ Tạo tệp YAML

Sau khi cài đặt Ray, chúng ta sẽ tạo một tệp YAML để cấu hình cụm Ray. Trong tệp YAML này, chúng ta có thể xác định các tùy chọn như cung cấp dịch vụ đám mây (ví dụ: AWS), loại máy ảo, kích thước ổ đĩa, v.v.

3.5️⃣ Chạy chương trình thử nghiệm

Cuối cùng, chúng ta có thể chạy chương trình thử nghiệm của mình trên cụm Ray. Để làm điều này, chúng ta chỉ cần gửi các công việc tính toán song song với Ray và theo dõi tiến trình trên Ray Dashboard.