15、Ray Train与在线推理：从分布式训练到实时应用

Ray Train与在线推理：从分布式训练到实时应用

1. Ray Train基础与分布式训练

Ray Train是一个强大的工具，可用于实现端到端的机器学习工作流。在使用 TorchTrainer 时，我们需要指定几个关键参数：
- train_loop_per_worker ：每个工作节点上用于训练模型的函数，它可以访问提供的数据集，还可以接收一个可选的配置字典。
- datasets ：一个字典，包含多个Ray数据集，可用于训练、验证等。
- scaling_config ：指定训练如何扩展，例如训练工作节点的数量和是否使用GPU。

以下是一个简单的示例代码：

from ray.air.config import ScalingConfig
from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.data import from_torch
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义神经网络
num_samples = 20
input_size = 10
layer_size = 15
output_size = 5
num_epochs = 3

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()