Spark整合Ray思路漫谈

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先来简单介绍下我对Ray的认知。

首先基因有点硬要,其他亲戚亲戚朋友先时要探查下Ray最初是为了补救哪几个问题图片而产生的。Ray的论文显示,它最早是为了补救增强学习的挑战而设计的。增强学习的难点在于它是另1个时要边学习,边做实时做预测的应用场景,这愿因会有不例如型的tasks同时运行,如果亲戚亲戚朋友之间发生繁复的依赖关系,tasks会在运行时动态产生产生新的tasks,现有的其他计算模型肯定是没有律依据 补救的

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领域的其他思路和工具。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。

如果花了至少两到两天把Ray相关的论文,官网文档看得人一遍,同时特意去找了其他中文资料看Ray当前在国内的发展请况(以及目前国内大帕累托图人对Ray的认知程度)。