14、利用Ray进行分布式数据处理与模型训练

利用Ray进行分布式数据处理与模型训练

1. Dask与Ray集成

现在我们可以运行常规的Dask DataFrames代码，并使其在Ray集群上进行扩展。例如，我们可能想使用标准的DataFrame操作（如过滤和分组）进行一些时间序列分析，并计算标准差。以下是示例代码：

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
df = df[df.y > 0].groupby("name").x.std()
df.compute()  # 触发任务图进行评估

如果你习惯使用Pandas或其他DataFrame库，可能会疑惑为什么需要调用 df.compute() 。这是因为Dask默认是惰性的，只会按需计算结果，这样它可以优化将在集群上执行的任务图。

Dask on Ray最强大的方面之一是它与Ray Datasets的集成非常好。我们可以使用内置工具将Ray Dataset转换为Dask DataFrame，反之亦然：

import ray
ds = ray.data.range(10000)
# 将Dataset转换为Dask DataFrame
df = ds.to_dask()
print(df.std().compute())  # -> 2886.89568
# 将Dask DataFrame转换回Dataset
ds = ray.data.from_dask(df)
print(ds.std())  # ->