使用这些框架不错优化内存和野心资源，膨大你的机器学习职责经过，加速经过速率并诬捏总体资本。

分手式机器学习（DML）框架使你梗概跨多台机器（使用 CPU、GPU 或 TPU）履行机器学习模子，从而大大裁汰履行本事，同期高效处理本来内存无法容纳的大型复杂职责负载。此外，这些框架还允许你处理数据集、养息模子，以至使用分手式野心资源来给模子提供干事。

咱们在本文中将先容五种最流行的分手式机器学习框架，它们不错匡助咱们膨大机器学习职责经过。每个框架王人针对你的特定方法需求提供不同的措置决议。

1. PyTorch Distributed伸开剩余84%

PyTorch因其动态野心图、易用性和模块化，在机器学习从业者中广受迎接。PyTorch框架包含PyTorch Distributed，它有助于跨多个GPU和节点膨大深度学习模子。

主要特质

分手式数据并行（DDP）：PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel函数允许通过高效地分割数据和同步梯度，跨多个GPU或节点履行模子。 TorchElastic和容错才智：PyTorch Distributed使用TorchElastic解救动态资源分拨和容错履行。 可膨大性：PyTorch在微型集群和大型超等野心计上均能出色启动，使其成为适合分手式履行的多功能聘请。 易用性：PyTorch直不雅的API允许修复者在对现存代码进行少许转变的情况下膨大其职责经过。

为什么聘请 PyTorch Distributed？

PyTorch相等适合依然使用PyTorch进行模子修复并但愿增强职责经过的团队。只需要几行代码，即可普通将履行剧本转化成不错使用多块GPU。

2. TensorFlow Distributed

TensorFlow是最熟悉的机器学习框架之一，它通过TensorFlow Distributed为分手式履行提供纷乱的解救。它梗概跨多台机器和GPU高效膨大，是大限制履行深度学习模子的首选。

主要特质

tf.distribute.Strategy：TensorFlow提供多种分手式政策，比如用于多GPU履行的 MirroredStrategy、用于多节点履行的MultiWorkerMirroredStrategy 以及用于基于TPU履行的TPUStrategy。 易于集成：TensorFlow Distributed可与TensorFlow的生态系统无缝集成，包括TensorBoard、TensorFlow Hub和TensorFlow Serving。 高度可膨大：TensorFlow Distributed 不错跨领罕有百个GPU或TPU的大型集群进行膨大。 云集成：TensorFlow获取了谷歌云、AWS和Azure等云干事提供商的鼎力解救，让你梗概普通地在云表启动分手式履行功课。

为什么聘请 TensorFlow Distributed？

若是团队依然在使用TensorFlow或寻求高度可膨大且梗概与云表机器学习职责经过精雅集成的措置决议，TensorFlow Distributed是绝佳的聘请。

3. Ray

Ray是一种通用分手式野心框架，针对机器学习和AI职责负载进行了优化。它通过提供用于履行、调优和干事模子的专用库，简化了构建分手式机器学习管说念的职责。

主要特质

Ray Train：一个用于分手式模子履行的库，可与PyTorch和TensorFlow等流行的机器学习框架配合使用。 Ray Tune：针对跨多个节点或GPU的分手式超参数调优进行了优化。 Ray Serve：用于坐褥机器学习管说念的可膨大模子干事。 动态膨大：Ray不错动态地为职责负载分拨资源，使其在微型和大型分手式野心中王人保抓高效。

为什么聘请 Ray？

若是AI 和机器学习修复者寻求一种解救各个层面分手式野心（包括数据预处理、模子履行、模子调优和模子干事）的当代框架，Ray是绝佳的聘请。

4. Apache Spark

Apache Spark是一种熟悉的开源分手式野心框架，专注于大限制数据处理。它包含MLlib，这是解救分手式机器学习算法和职责经过的库。

主要特质

内存中处理：与传统的批处理系统比拟，Spark的内存上钩算改造了速率。 MLlib：提供了机器学习算法（比如转头、聚类和分类）的分手式达成。 与大数据生态系统集成：Spark不错与Hadoop、Hive以及Amazon S3等云存储系统无缝集成。 可膨大性：Spark不错膨大到数千个节点，让你高效处理PB 级数据。

为什么聘请Apache Spark？

若是你正在处理大限制结构化或半结构化数据，何况需要一种全面的数据处理和机器学习框架，那么Spark是绝佳的聘请。

5. Dask

Dask是一种轻量级的Python原陌生散式野心框架。它膨大了Pandas、NumPy和Scikit-learn等流行的Python库，使其梗概处理内存容纳不下的数据集，关于但愿膨大现存职责经过的Python修复者来说，它是绝佳聘请。

主要特质

易于膨大的Python职责经过：Dask不错并行化Python代码，并以极少的代码转变将其膨大到多个中枢或节点。 与Python库集成：Dask不错与Scikit-learn、XGBoost和TensorFlow等常用机器学习库无缝相助。 动态任务调动：Dask使用动态任务图来优化资源分拨并升迁后果。 无邪膨大：Dask不错将内存装不下的数据集判辨成易于管制的小块，从而处理这些数据集。

为什么聘请Dask？

关于但愿使用无邪的轻量级框架来膨大现存职责经过的Python修复者来说，Dask是理思之选。它与Python库集成让本来熟悉Python生态系统的团队很容易上手。

比较表

总结

我使用过本文中提到的确实所有分手式野心框架，但我主要使用PyTorch和TensorFlow 进行深度学习。这些框架只需几行代码，就能相等普通地跨多个GPU膨大模子履行。

我个东说念主更可爱PyTorch，因为它的API直不雅易用，而且我对它比较熟悉。是以，我以为莫得必要换成新的框架。关于传统的机器学习职责经过，我依赖Dask，因为它轻量级，且招揽Python原生设施。

• PyTorch Distributed和TensorFlow Distributed：最适合大限制深度学习职责负载，尤其是在你依然在使用这些框架的情况下。

• Ray：相等适合构建招揽分手式野心的当代机器学习管说念。

• Apache Spark：大数据环境平分手式机器学习职责经过的首选措置决议。

• Dask：关于但愿高效膨大现存职责经过的Python修复者来说开云kaiyun.com，它是一种轻量级聘请。

发布于：海南省