譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

使用這些框架可以優化內存和計算資源，擴展你的機器學習工作流程，加快流程速度并降低總體成本。

分布式機器學習（DML）框架使你能夠跨多臺機器（使用 CPU、GPU 或 TPU）訓練機器學習模型，從而大大縮短訓練時間，同時高效處理原本內存無法容納的大型復雜工作負載。此外，這些框架還允許你處理數據集、調整模型，甚至使用分布式計算資源來給模型提供服務。

我們在本文中將介紹五種最流行的分布式機器學習框架，它們可以幫助我們擴展機器學習工作流程。每個框架都針對你的特定項目需求提供不同的解決方案。

1. PyTorch Distributed

PyTorch因其動態計算圖、易用性和模塊化，在機器學習從業者中廣受歡迎。PyTorch框架包含PyTorch Distributed，它有助于跨多個GPU和節點擴展深度學習模型。

主要特性

• 分布式數據并行（DDP）：PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel函數允許通過高效地分割數據和同步梯度，跨多個GPU或節點訓練模型。
• TorchElastic和容錯能力：PyTorch Distributed使用TorchElastic支持動態資源分配和容錯訓練。
• 可擴展性：PyTorch在小型集群和大型超級計算機上均能出色運行，使其成為適合分布式訓練的多功能選擇。
• 易用性：PyTorch直觀的API允許開發者在對現有代碼進行少量更改的情況下擴展其工作流程。

為什么選擇 PyTorch Distributed？

PyTorch非常適合已經使用PyTorch進行模型開發并希望增強工作流程的團隊。只需要幾行代碼，即可輕松將訓練腳本轉換成可以使用多塊GPU。

2. TensorFlow Distributed

TensorFlow是最成熟的機器學習框架之一，它通過TensorFlow Distributed為分布式訓練提供強大的支持。它能夠跨多臺機器和GPU高效擴展，是大規模訓練深度學習模型的首選。

主要特性

• tf.distribute.Strategy：TensorFlow提供多種分布式策略，比如用于多GPU訓練的 MirroredStrategy、用于多節點訓練的MultiWorkerMirroredStrategy 以及用于基于TPU訓練的TPUStrategy。
• 易于集成：TensorFlow Distributed可與TensorFlow的生態系統無縫集成，包括TensorBoard、TensorFlow Hub和TensorFlow Serving。
• 高度可擴展：TensorFlow Distributed 可以跨擁有數百個GPU或TPU的大型集群進行擴展。
• 云集成：TensorFlow得到了谷歌云、AWS和Azure等云服務提供商的大力支持，讓你能夠輕松地在云端運行分布式訓練作業。

為什么選擇 TensorFlow Distributed？

如果團隊已經在使用TensorFlow或尋求高度可擴展且能夠與云端機器學習工作流程良好集成的解決方案，TensorFlow Distributed是絕佳的選擇。

3. Ray

Ray是一種通用分布式計算框架，針對機器學習和AI工作負載進行了優化。它通過提供用于訓練、調優和服務模型的專用庫，簡化了構建分布式機器學習管道的工作。

主要特性

• Ray Train：一個用于分布式模型訓練的庫，可與PyTorch和TensorFlow等流行的機器學習框架配合使用。
• Ray Tune：針對跨多個節點或GPU的分布式超參數調優進行了優化。
• Ray Serve：用于生產機器學習管道的可擴展模型服務。
• 動態擴展：Ray可以動態地為工作負載分配資源，使其在小型和大型分布式計算中都保持高效。

為什么選擇 Ray？

如果AI 和機器學習開發者尋求一種支持各個層面分布式計算（包括數據預處理、模型訓練、模型調優和模型服務）的現代框架，Ray是絕佳的選擇。

4. Apache Spark

Apache Spark是一種成熟的開源分布式計算框架，專注于大規模數據處理。它包含MLlib，這是支持分布式機器學習算法和工作流程的庫。

主要特性

• 內存中處理：與傳統的批處理系統相比，Spark的內存中計算改進了速度。
• MLlib：提供了機器學習算法（比如回歸、聚類和分類）的分布式實現。
• 與大數據生態系統集成：Spark可以與Hadoop、Hive以及Amazon S3等云存儲系統無縫集成。
• 可擴展性：Spark可以擴展到數千個節點，讓你高效處理PB 級數據。

為什么選擇Apache Spark？

如果你正在處理大規模結構化或半結構化數據，并且需要一種全面的數據處理和機器學習框架，那么Spark是絕佳的選擇。

5. Dask

Dask是一種輕量級的Python原生分布式計算框架。它擴展了Pandas、NumPy和Scikit-learn等流行的Python庫，使其能夠處理內存容納不下的數據集，對于希望擴展現有工作流程的Python開發者來說，它是絕佳選擇。

主要特性

• 易于擴展的Python工作流程：Dask可以并行化Python代碼，并以極少的代碼更改將其擴展到多個核心或節點。
• 與Python庫集成：Dask可以與Scikit-learn、XGBoost和TensorFlow等常用機器學習庫無縫協作。
• 動態任務調度：Dask使用動態任務圖來優化資源分配并提高效率。
• 靈活擴展：Dask可以將內存裝不下的數據集分解成易于管理的小塊，從而處理這些數據集。

為什么選擇Dask？

對于希望使用靈活的輕量級框架來擴展現有工作流程的Python開發者來說，Dask是理想之選。它與Python庫集成讓原本熟悉Python生態系統的團隊很容易上手。

比較表

總結

我使用過本文中提到的幾乎所有分布式計算框架，但我主要使用PyTorch和TensorFlow 進行深度學習。這些框架只需幾行代碼，就能非常輕松地跨多個GPU擴展模型訓練。

我個人更喜歡PyTorch，因為它的API直觀易用，而且我對它比較熟悉。所以，我認為沒有必要換成新的框架。對于傳統的機器學習工作流程，我依賴Dask，因為它輕量級，且采用Python原生方法。

• PyTorch Distributed和TensorFlow Distributed：最適合大規模深度學習工作負載，尤其是在你已經在使用這些框架的情況下。
• Ray：非常適合構建采用分布式計算的現代機器學習管道。
• Apache Spark：大數據環境中分布式機器學習工作流程的首選解決方案。
• Dask：對于希望高效擴展現有工作流程的Python開發者來說，它是一種輕量級選擇。

原文標題：Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning，作者：Abid Ali Awan