Learning Ray (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale. Authors Max Pumperla, Edward Oakes, and Richard Liaw show you how to build machine learning applications with Ray. You'll understand how Ray fits into the current landscape of machine learning tools and discover how Ray continues to integrate ever more tightly with these tools. Distributed computation is hard, but by using Ray you'll find it easy to get started. Learn how to build your first distributed applications with Ray Core Conduct hyperparameter optimization with Ray Tune Use the Ray RLlib library for reinforcement learning Manage distributed training with the Ray Train library Use Ray to perform data processing with Ray Datasets Learn how work with Ray Clusters and serve models with Ray Serve Build end-to-end machine learning applications with Ray AIR With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781098117221
- Título
- Learning Ray (Paperback)
- Autor
- Max Pumperla
- Editorial
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1098117220
- ISBN 13
- 9781098117221
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale.
Authors Max Pumperla, Edward Oakes, and Richard Liaw show you how to build machine learning applications with Ray. You'll understand how Ray fits into the current landscape of machine learning tools and discover how Ray continues to integrate ever more tightly with these tools. Distributed computation is hard, but by using Ray you'll find it easy to get started.
- Learn how to build your first distributed applications with Ray Core
- Conduct hyperparameter optimization with Ray Tune
- Use the Ray RLlib library for reinforcement learning
- Manage distributed training with the Ray Train library
- Use Ray to perform data processing with Ray Datasets
- Learn how work with Ray Clusters and serve models with Ray Serve
- Build end-to-end machine learning applications with Ray AIR
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Edward Oakes (ed.nmi.oakes@gmail.com), writing chapters 7 (data) & 9 (serving): "Edward is a software engineer and team lead at Anyscale, where he leads the development of Ray Serve and is one of the top open source contributors to Ray. Prior to Anyscale, he was a graduate student in the EECS department at UC Berkeley."
RIchard Liaw (rliaw@berkeley.edu), writing chapters 6 (training) & 8 (clusters): Richard Liaw is a software engineer at Anyscale, working on open source tools for distributed machine learning. He is on leave from the PhD program at the Computer Science Department at UC Berkeley, advised by Joseph Gonzalez, Ion Stoica, and Ken Goldberg.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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