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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(Max Pumperla)，(美)爱德华·奥克斯(Edward Oakes)，(美)理查德·廖(Richard Liaw)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;24cm

并列正题名:

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:

(德) 普佩拉 (Pumperla, Max) 著

个人责任者:

(美) 奥克斯 (Oakes, Edward) 著

个人责任者:

(美) 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

一般附注:

O'REILLY

版本附注:

O'Reilly Media, Inc.授权出版

出版发行附注:

限中国大陆发行

相关题名附注:

封面英文题名：Learning ray flexible distributed Python for machine learning

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。全书共11章，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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