17、分布式训练与在线推理：Ray Train与Ray Serve实战

分布式训练与在线推理：Ray Train与Ray Serve实战

1. 分布式模型训练：Ray Train与Ray Tune结合

1.1 训练流程示例与超参数调优

在分布式模型训练中，我们可以使用预处理器进行训练，并通过Ray Tune调整Trainer的超参数。Ray Train与Ray Tune集成，只需几行代码就能进行超参数优化（HPO）。Tune会为每个超参数配置创建一个试验，在每个试验中，会初始化一个新的Trainer并使用生成的配置运行训练函数。

以下是一个使用XGBoostTrainer的示例代码：

import ray
from ray.air.config import ScalingConfig
from ray import tune
from ray.data.preprocessors import StandardScaler, MinMaxScaler

# 创建数据集
dataset = ray.data.from_items(
    [{"X": x, "Y": 1} for x in range(0, 100)] +
    [{"X": x, "Y": 0} for x in range(100, 200)]
)

# 定义预处理器
prep_v1 = StandardScaler(columns=["X"])
prep_v2 = MinMaxScaler(columns=["X"])

# 定义超参数空间
param_space = {
    "scaling_config": ScalingConfig(
        num_workers=tu