《 Python数据科学加速：Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》[80]百度网盘|亲测有效|pdf下载

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编辑推荐

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开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，加速你的项目进程，成为分布式计算的大师！

内容简介

当前，数据驱动的理念已渗透到各个领域，数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言，已成为数据科学和人工智能领域的事实标准，它丰富的生态系统进一步增强了它在这些领域中的重要性。然而，随着数据量的不断增长，如何利用Python加速数据科学处理，并将它扩展到集群上的并行计算，已成为数据科学家面临的重要挑战。《Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》详细介绍了4种数据科学工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，这些工具可以帮助数据工程师和科学家处理更大规模的数据集、训练更复杂的模型，并更高效地进行机器学习模型的迭代和部署。
《Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。

作者简介

鲁蔚征
毕业于北京大学，目前就职于中国人民大学，曾在互联网公司工作，具有丰富的业界大数据和机器学习工作经验。除此之外，还发表了多篇CCF A类论文，已出版《Flink原理与实践》，并负责过多个产学合作项目。
秦续业
毕业于上海交通大学，前阿里巴巴技术专家，现任未来速度CEO，多款大数据和机器学习开源框架开发者和引领者，其开发的项目Xorbits Xinference等在 GitHub上收获上千星标。

目　　录

第1章并行计算基础1
1.1 现代计算机体系结构 1
1.1.1 CPU 2
1.1.2 网卡 2
1.1.3 异构计算 2
1.2 串行执行与并行执行 2
1.3 线程和进程3
1.3.1 进程与线程 ·3
1.3.2 线程安全 5
1.3.3 全局解释器锁 6
1.4 并行程序设计方法 7
1.4.1 PCAM 7
1.4.2 切分方式 8
1.4.3 案例：MapReduce 8

第1章  并行计算基础1  1.1  现代计算机体系结构 1  1.1.1  CPU 2  1.1.2  网卡 2  1.1.3  异构计算 2  1.2  串行执行与并行执行 2  1.3  线程和进程3  1.3.1  进程与线程 ·3  1.3.2  线程安全 5  1.3.3  全局解释器锁 6  1.4  并行程序设计方法 7  1.4.1  PCAM 7  1.4.2  切分方式 8  1.4.3  案例：MapReduce  8  1.5  性能指标 9  1.5.1  FLOPS 9  1.5.2  加速比 10  第2章  数据科学  11  2.1  数据科学生命周期 11  2.1.1  理解业务 12  2.1.2  理解数据 12  2.1.3  准备数据 13  2.1.4  建模 14  2.1.5  验证 14  2.1.6  部署 15  2.1.7  小结 15  2.2  机器学习 15  2.2.1  机器学习的定义  15  2.2.2  线性回归15  2.2.3  逻辑回归 17  2.3  深度学习 18  2.3.1  深度神经网络 18  2.3.2  前向传播 19  2.3.3  反向传播 20  2.3.4  超参数 21  2.3.5  实现细节 21  2.3.6  推理 23  2.4  超参数调优 23  2.4.1  搜索算法 23  2.4.2  调度器 25  2.4.3  种群训练 28  2.5  软件生态与本书内容  29  2.5.1  Python软件生态  29  2.5.2  本书内容 29  2.5.3  本书案例 30  第3章  Dask  31  3.1  Dask简介31  3.2  Dask DataFrame快速入门  32  3.2.1  创建Dask DataFrame  32  3.2.2  执行计算 33  3.2.3  索引 34  3.2.4  Pandas兼容 35  3.2.5  计算图 36  3.3  将Dask扩展到集群 37  3.3.1  Dask集群 37  3.3.2  LocalCluster 38  3.3.3  使用命令行启动一个Dask集群  39  3.3.4  Python环境和依赖包管理  40  3.3.5  SSH、Kubernetes和高性能计算集群  40  3.3.6  自动缩放 42  3.3.7  Dask Nanny 42  3.4  GPU 43  3.4.1  Dask GPU集群  43  3.4.2  GPU任务 44  3.5  Task Graph与数据切分  44  3.5.1  Task Graph 44  3.5.2  数据切分 46  3.5.3  数据切分粒度 47  3.5.4  迭代式算法 48  3.5.5  设置正确的数据块大小  48  第4章  Dask DataFrame  52  4.1  读写数据 52  4.1.1  文件系统 52  4.1.2  数据切分与并行读取  53  4.1.3  数据表模式推理  56  4.1.4  Parquet 58  4.2  索引 60  4.2.1  有序行索引 63  4.2.2  设置索引列 65  4.3  map_partitions 69  案例：纽约出租车数据  69  4.4  Shuffle71  4.4.1  Shuffle的实现机制  71  4.4.2  数据重分布 73  4.4.3  案例分析：groupby  74  4.5  基于Dask的数据分析案例  75  4.5.1  案例：自行车数据分析  75  4.5.2  案例：人口普查信息  82  第5章  Dask机器学习  91  5.1  数据预处理 91  5.2  超参数调优 92  5.2.1  Scikit-learn joblib  92  5.2.2  Dask-ML API 94  5.3  分布式机器学习 97  5.3.1  Scikit-learn API  97  5.3.2  XGBoost和LightGBM  100  第6章  Ray  104  6.1  Ray简介 104  6.2  分布式函数 105  6.2.1  启动Ray集群  106  6.2.2  案例：斐波那契数列  106  6.2.3  原生Python函数与Ray的区别  108  6.2.4  案例：分布式图像处理  111  6.3  分布式对象存储 114  6.3.1  ray.put()与ray.get()  114  6.3.2  案例：对数据进行转换  116  6.3.3  传递参数 117  6.3.4  底层实现 118  6.4  分布式类 119  6.4.1  案例：分布式计数器  119  6.4.2  Actor编程模型  120  6.4.3  案例：排行榜  121  6.4.4  案例：Actor Pool  124  第7章  Ray集群  126  7.1  Ray集群概述126  7.1.1  Ray集群简介  126  7.1.2  启动Ray集群  127  7.2  计算资源与资源组 128  7.2.1  计算资源 128  7.2.2  资源需求 128  7.2.3  其他资源 129  7.2.4  自动缩放 129  7.2.5  Placement Group  129  7.3  Ray作业 132  7.3.1  Ray Jobs命令行  133  7.3.2  Python SDK 136  7.3.3  Ray客户端 137  第8章  Ray Data  138  8.1  Ray Data简介 138  8.1.1  关键概念 138  8.1.2  Dataset 139  8.1.3  数据操作与底层实现  139  8.2  数据加载、查看与保存 140  8.2.1  加载数据 140  8.2.2  查看数据 142  8.2.3  迭代数据 143  8.2.4  保存数据 145  8.3  数据转换 147  8.3.1  转换 147  8.3.2  分组 151  8.4  Preprocessor 152  8.5  Modin 152  8.5.1  API的兼容性  152  8.5.2  立即执行 154  8.5.3  执行引擎 154  8.5.4  案例：纽约市出租车数据分析  154  第9章  Ray机器学习  159  9.1  Ray Train 159  9.1.1  关键步骤 159  9.1.2  案例：图像分类  160  9.1.3  与原生PyTorch的区别  163  9.1.4  数据读取 163  9.1.5  ScalingConfig  163  9.1.6  监控 164  9.1.7  Checkpoint 164  9.2  Ray Tune 165  9.2.1  关键组件 165  9.2.2  Trainable函数  165  9.2.3  搜索空间 169  9.2.4  搜索算法和调度器  169  9.2.5  案例：飞机延误预测  171  9.2.6  案例：基于PBT进行图像分类  175  9.3  Ray Serve 180  9.3.1  关键概念 181  9.3.2  案例：大语言模型推理  181  第10章  Xorbits  185  10.1  Xorbits Data185  10.1.1  Xorbits集群  185  10.1.2  API兼容性 185  10.1.3  推迟执行 187  10.2  Xinference 188  10.2.1  推理引擎 189  10.2.2  集群 189  10.2.3  使用模型 189  10.2.4  案例：使用通义千问（Qwen）进行简单文本生成与对话  189  10.2.5  案例：基于LangChain的文档聊天机器人  194  第11章  MPI  198  11.1  MPI简介 198  11.1.1  历史 198  11.1.2  标准与实现  198  11.1.3  高速网络 199  11.1.4  安装 199  11.2  MPI Hello World 200  11.2.1  通信模式 200  11.2.2  World和Rank  200  11.2.3  案例：Hello World  201  11.2.4  Communicator  202  11.3  点对点通信 203  11.3.1  发送与接收  203  11.3.2  案例1：发送Python对象  203  11.3.3  案例2：发送NumPy ndarray 204  11.3.4  案例3：Master-Worker  205  11.3.5  案例4：长方形模拟求π值  206  11.3.6  阻塞和非阻塞  208  11.4  集合通信 211  11.4.1  同步 211  11.4.2  数据移动 211  11.4.3  集合计算 214  11.5  远程内存访问 215  11.5.1  Window 215  11.5.2  创建Window  216  11.5.3  读写操作 216  11.5.4  数据同步 216  11.5.5  案例：远程读写  217  第12章  MPI与大模型  219  12.1  NCCL简介 219  12.2  数据并行 220  12.2.1  非并行训练  221  12.2.2  数据并行 221  12.3  流水线并行 223  12.3.1  朴素流水线并行  224  12.3.2  流水线并行 数据并行  225  参考文献 226

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前　　言

我们已经进入智能时代，智能应用层出不穷，数据驱动的理念正在深入渗透到各行各业。无论是金融建模、政府决策还是智能制造，这些领域无一不依赖于大数据和人工智能。Python编程语言已成为数据科学和人工智能领域的事实标准。Python社区提供了大量的数据科学和人工智能库，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch等，这些库和框架能够帮助数据科学家高效地进行数据分析和机器学习建模。
然而，一些库主要面向单机场景，难以方便地实现横向扩展。与此同时，数据正以更快的速度和更大的容量产生。以GPT为代表的大模型依赖于大量训练数据进行深度学习，这就需要更强大的计算框架来处理数据预处理和分布式深度学习。过去，大数据催生了许多分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink，以及最近逐渐流行的Ray等。每一种计算框架都有其特定的使用场景。
早期的大数据计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，更关注数据预处理、抽取、转化和加载，主要使用Java技术栈。而深度学习社区主要基于Python，这导致了技术栈的分割。随着Python影响力的不断提升，面向分布式人工智能场景计算的一些库不断涌现，包括Dask、Ray、Xorbits等。这些框架都基于Python，解决了Python在大规模分布式计算方面的局限，并与深度学习社区无缝融合。

我们已经进入智能时代，智能应用层出不穷，数据驱动的理念正在深入渗透到各行各业。无论是金融建模、政府决策还是智能制造，这些领域无一不依赖于大数据和人工智能。Python编程语言已成为数据科学和人工智能领域的事实标准。Python社区提供了大量的数据科学和人工智能库，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch等，这些库和框架能够帮助数据科学家高效地进行数据分析和机器学习建模。  然而，一些库主要面向单机场景，难以方便地实现横向扩展。与此同时，数据正以更快的速度和更大的容量产生。以GPT为代表的大模型依赖于大量训练数据进行深度学习，这就需要更强大的计算框架来处理数据预处理和分布式深度学习。过去，大数据催生了许多分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink，以及最近逐渐流行的Ray等。每一种计算框架都有其特定的使用场景。  早期的大数据计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，更关注数据预处理、抽取、转化和加载，主要使用Java技术栈。而深度学习社区主要基于Python，这导致了技术栈的分割。随着Python影响力的不断提升，面向分布式人工智能场景计算的一些库不断涌现，包括Dask、Ray、Xorbits等。这些框架都基于Python，解决了Python在大规模分布式计算方面的局限，并与深度学习社区无缝融合。  Dask的设计目标是将Python数据分析生态系统扩展到集群上，特别是为了满足那些超出单台机器内存容量的大型数据集的处理需求。Dask提供了灵活的并行计算能力，可以在单机多核或分布式集群环境中使用，并能无缝地集成到现有的Python数据科学工具链中。  Ray是一款基于Python的全场景分布式框架，它保留了Python编程语言的易用性，并且可以与许多Python框架紧密结合。Ray帮助数据科学家完成数据预处理、模型训练、参数调优以及模型部署。此外，Ray还支持分布式高性能计算、联邦学习等。据悉，ChatGPT的训练就大量依赖了Ray。  Xorbits与Dask类似，也能够将数据分析任务扩展到集群上。Xinference（Xorbits Inference）能够快速部署和管理大模型应用，方便数据科学家基于开源或自有的大模型构建智能应用，而不必依赖第三方的大模型服务。  MPI是一个经典的并行计算工具，主要面向高性能科学计算。当前，人工智能大模型的并行训练和推理涉及许多MPI并行编程思想，使得MPI及基于MPI思想的各类通信库再次成 为人们关注的焦点。mpi4py对MPI进行了封装，允许使用Python编程语言调用MPI。  本书详细讲解了上述4个工具，并辅以大量实战案例。读者可以复现书中的编程案例，通过实践学习来深入理解。本书面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或各领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。通过本书，读者可以了解业界前沿的高性能数据科学实战经验。  本书提供源代码，读者可扫描以下二维码进行下载。   
如果在下载过程中遇到问题，请发送电子邮件至booksaga@126.com，并将邮件主题写为“Python数据科学加速：Dask、Ray、Xorbits、mpi4py”。      作者  2024年7月

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