Вивчаємо Ray

Вивчаємо Ray

«Вивчаємо Ray» — це практичний посібник для розробників на Python, інженерів та дата-саєнтистів, які хочуть опанувати сучасний фреймворк розподілених обчислень Ray і навчитися масштабувати свої програми, не переписуючи їх з нуля. Книга пояснює, як побудувати кластери Ray, як організувати розподілене виконання задач машинного навчання, як керувати ресурсами та уникати типових помилок у розподілених системах. Автори крок за кроком показують, як перетворити звичні пайтонівські скрипти на масштабовані сервіси, що обробляють великі обсяги даних або запускають складні ML-пайплайни. Окрему увагу приділено інтеграції Ray з популярними бібліотеками штучного інтелекту та інструментами MLOps.

Що ви навчитеся робити з Ray

• будувати кластери Ray та розподіляти задачі між вузлами;
• масштабувати моделі машинного навчання та reinforcement learning без глибокого занурення у низькорівневе мережеве програмування;
• організовувати черги задач, обробку даних і сервісні мікросервіси на основі Ray;
• оптимізувати продуктивність і відмовостійкість розподілених застосунків.

Для кого ця книга

Посібник стане у пригоді інженерам з даних, ML-інженерам, аналітикам і розробникам, які доросли до етапу, коли один сервер уже «задихається» від навантаження, а хмара використовується не на повну. «Вивчаємо Ray» допоможе впевнено зайти у світ розподілених обчислень та побудувати масштабовану інфраструктуру для проєктів у реальному бізнес-середовищі.