21、Ray生态系统：从数据处理到模型部署的全面指南

Ray生态系统：从数据处理到模型部署的全面指南

1. 引言

Ray是一个强大的分布式计算框架，其生态系统包含了众多的集成工具，能够帮助我们更高效地进行机器学习和深度学习任务。本文将通过实际示例，展示如何使用Ray AIR与PyTorch生态系统进行集成，包括数据加载与处理、模型训练以及模型部署等方面。

2. 准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的依赖库。在Python环境中运行以下命令：

pip install "ray[air, serve]==2.2.0" "gradio==3.5.0" "requests==2.28.1"
pip install "mlflow==1.30.0" "torch==1.12.1" "torchvision==0.13.1"

3. 数据加载与处理

3.1 加载CIFAR - 10数据集

我们将使用PyTorch的 torchvision 扩展来加载CIFAR - 10数据集，并将其转换为Ray Dataset。以下是具体的代码：

from torchvision import transforms, datasets

def load_cifar(train: bool):
    transform = transforms.Compose([  
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Norm