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Spark整合Ray思路漫谈

作者:祝威廉,资深数据架构,11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台,降低AI落地成本相关工作上。 什么是Ray 之前花了大概两到三天把Ray相关的论文,官网文档看了一遍,同时特意去找了一些中文资料看Ray当前在国内的发展情况(以及目前国内大部分人对Ray的认知程度)。 先来简单介绍下我对Ray的认知。 首先基因很重要,所以我们先需要探查下Ray最初是为了解决什么问题而产生的。Ray的论文显示,它最早是为了解决增强学习的挑战而设计的。增强学习的难点在于它是一个需要边学习,边做实时做预测的应用场景,这意味会有不同类型的tasks同时运行,并且他们之间存在复杂的依赖关系,tasks会在运行时动态产生产生新的tasks,现有的一些计算模型肯定是没办法解决的

阿里云服务器共享型实例xn4 n4 配置性能使用场景及注意事项

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