掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目程，成为分布式计算的大师！
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作者简介
内容简介
前言
第1章 并行计算基础
1.1 现代计算机体系结构
1.2 串行执行与并行执行
1.3 线程和进程
1.4 并行程序设计方法
1.5 性能指标
第2章 数据科学
2.1 数据科学生命周期
2.2 机器学习
2.3 深度学习
2.4 超参数调优
2.5 软件生态与本书内容
第3章 Dask
3.1 Dask简介
3.2 Dask DataFrame快速入门
3.3 将Dask扩展到集群
3.4 GPU
3.5 Task Graph与数据切分
第4章 Dask DataFrame
4.1 读写数据
4.2 索引
4.3 map_partitions
4.4 Shuffle
4.5 基于Dask的数据分析案例
第5章 Dask机器学习
5.1 数据预处理
5.2 超参数调优
5.3 分布式机器学习
第6章 Ray
6.1 Ray简介
6.2 分布式函数
6.3 分布式对象存储
6.4 分布式类
第7章 Ray集群
7.1 Ray集群概述
7.2 计算资源与资源组
7.3 Ray作业
第8章 Ray Data
8.1 Ray Data简介
8.2 数据加载、查看与保存
8.3 数据转换
8.4 Preprocessor
8.5 Modin
第9章 Ray机器学习
9.1 Ray Train
9.2 Ray Tune
9.3 Ray Serve
第10章 Xorbits
10.1 Xorbits Data
10.2 Xinference
第11章 MPI
11.1 MPI简介
11.2 MPI Hello World
11.3 点对点通信
11.4 集合通信
11.5 远程内存访问
第12章 MPI与大模型
12.1 NCCL简介
12.2 数据并行
12.3 流水线并行
参考文献
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