用Ray分布式计算效率提升800%

import ray# 初始化Rayray.init()@ray.remotedef heavy_computation(x):return x * x# 并行执行计算futures = [heavy_computation.remote(i) for i in range(100)]results = ray.get(futures)

# 原来的代码def process_data(data):result = complex_calculation(data)return result# 改造后的代码@ray.remotedef process_data(data):result = complex_calculation(data)return result

# 处理100万条数据的对比# 单机版start_time = time.time()results = [process_data(i) for i in range(1000000)]print(f"单机耗时: {time.time() - start_time}")# Ray分布式版start_time = time.time()futures = [process_data.remote(i) for i in range(1000000)]results = ray.get(futures)print(f"分布式耗时: {time.time() - start_time}")

1. 机器学习训练：多机并行训练模型
2. 数据预处理：分布式处理海量数据
3. 参数调优：并行搜索最优超参数
4. 在线服务：部署模型服务

# 并行参数调优示例@ray.remotedef train_model(learning_rate):model = MyModel()accuracy = model.train(lr=learning_rate)return accuracy# 同时测试多个学习率learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]results = ray.get([train_model.remote(lr) for lr in learning_rates])

1. 本地变量别乱用，该传参的传参
2. 大对象传输会变慢，记得压缩或分片
3. 任务太小反而会更慢，要把任务适当打包

# 错误示例global_data = load_large_data()@ray.remotedef bad_function():return process(global_data)# 不要这样做！# 正确示例@ray.remotedef good_function(data):return process(data)