15、深入探索 Ray：数据处理与机器学习的强大工具

深入探索 Ray：数据处理与机器学习的强大工具

在当今的数据科学和机器学习领域，高效的数据处理和模型训练是取得成功的关键。Ray 作为一个强大的分布式计算框架，为我们提供了处理大规模数据和加速机器学习模型训练的有效手段。本文将深入探讨 Ray 在数据处理和机器学习中的应用，包括 Ray 数据集的实现以及如何使用 Ray 来驱动流行的机器学习库。

1. Ray 数据集的实现

Ray 数据集是构建在一系列工具之上的，它将每个数据集分割成许多更小的组件，这些组件在 Ray 代码中被称为块（blocks）和分区（partitions）。每个分区包含一个 Arrow 数据集，代表整个 Ray 数据集的一个切片。由于 Arrow 并不支持 Ray 中的所有数据类型，如果存在不支持的类型，每个分区还会包含一个不支持类型的列表。

数据集内的数据存储在标准的 Ray 对象存储中，每个分区作为一个独立的对象存储，因为 Ray 无法拆分单个对象。这意味着我们可以将底层的 Ray 对象作为参数传递给 Ray 远程函数和参与者（actors）。数据集包含对这些对象的引用以及模式信息。

在加载数据集时，由于需要确定模式信息，会先阻塞在第一个分区上，其余分区则会以非阻塞的方式急切加载，就像 Ray 的其他操作一样。与 Ray 的其他部分一样，数据集是不可变的。当我们需要对数据集进行操作时，会应用诸如过滤、连接或映射等转换，Ray 会返回一个包含结果的新数据集。

Ray 数据集可以使用任务（即远程函数）或参与者来处理转换。一些基于 Ray 数据集构建的库，如 Modin，依赖于使用参与者处理来实现某些涉及状态的机器学习任务。

Ray 在数据处理方面具有