대규모 모델 훈련에 효율적인 라이브러리로 빠르게 구현하는 파이썬 분산 처리
- 지은이 : 막스 펌펄라, 에드워드 옥스, 리차드 리우
- 옮긴이 : 김완수
텐서플로, 파이토치의 속도를 높이는 분산 라이브러리
파이썬 프로젝트를 쉽게 확장하는 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크 레이를 시작하세요. 이 책은 파이썬 프로그래머와 데이터 엔지니어, 데이터 과학자가 로컬에서 레이를 활용하고 컴퓨팅 클러스터를 구성하는 방법을 소개합니다. 레이를 이용하여 대규모 머신러닝 프로그램을 구조화하고 실행하는 방법을 익혀보세요. 레이가 머신러닝에서 어떤 위치를 차지하고 있으며 다른 도구와 어떻게 밀접하게 통합되는지 이해할 수 있습니다. 레이를 사용하면 복잡하게만 느껴지던 분산 컴퓨팅이 훨씬 쉬워질 겁니다.
- Chapter 1 레이 살펴보기
- Chapter 2 레이 코어로 시작하는 분산 컴퓨팅
- Chapter 3 분산 애플리케이션 개발
- Chapter 4 레이 RLlib을 활용한 강화학습
- Chapter 5 레이 튠을 활용한 하이퍼파라미터 최적화
- Chapter 6 레이 데이터셋을 활용한 데이터 분산 처리
- Chapter 7 레이 트레인을 활용한 분산 모델 훈련
- Chapter 8 레이 서브를 활용한 온라인 추론
- Chapter 9 레이 클러스터를 활용한 스케일링
- Chapter 10 레이 AIR로 구성하는 데이터 과학 워크플로
- Chapter 11 레이 생태계와 그 너머