如何在RAY上了解每个任务分配的资源

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ray

我是Ray的新手，我尝试使用RAY运行一些ML训练任务，我想知道每个任务使用了多少CPU、RAM和GPU。 RAY支持仪表板查看资源信息，但我需要记录到日志文件以便于跟踪。如何将每个任务占用CPU、RAM和GPU的百分比写入文件日志？我使用Python。

浏览 51提问于2021-06-25得票数 0

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如何在使用所有可用的核心时使用并行处理来拟合模型？

python、parallel-processing、multiprocessing、joblib、ray

对于多处理，我查看了multiprocessing、joblib和ray包。我创建了一个简单的脚本，其中包含了三种分类算法，它们都是并行使用ray的，并按顺序排列，参见：import ray from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier--我使用的是没有任何参数的ray.init()，这意味着所有的CPU核都可用。然而，当我查看我的CPU使用情况时，没

浏览 3提问于2021-09-20得票数 0

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Nodejs多线程与nodejs单线程

node.js、multithreading

我不理解java多线程系统和Nodejs多线程系统在性能和资源共享方面的区别。由于NodeJS为您的程序使用事件循环单线程，但在场景后面，它将任务分配给不同的线程，如文件读取或db查询。NodeJS实际上是如何处理多线程编程挑战的，比如溢出或锁定线程。它如何在线程之间共享资源--例如，我同时使用两个I/O访问同一个文件--因此将有两个线程访问一个资源，它是否适用于NodeJS多线程系统？还是我误解了这一点？

浏览 7提问于2016-02-15得票数 3

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星火如何在多核或超线程机器上实现一项任务内的并行性？

multithreading、apache-spark、parallel-processing、multicore

我一直在阅读并试图了解星火框架如何在独立模式下使用其核心。根据Spark文档，默认情况下参数"spark.task.cpus"'s值设置为1，这意味着要为每个任务分配的核数。问题1:当"spark.task.cpus = 4“时，一台多核机器的(例如，4个核心，8个硬件线程)，会使用4个核心(每个核心一个线程)还是两个超级线程？如果我设置"spark.task.cpus = 16"，比这台机器上</em

浏览 2提问于2016-04-17得票数 12

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在koa应用程序模型中，我们如何使用aws x-ray跟踪axios http请求

node.js、amazon-web-services、microservices、koa、aws-xray

我将koa nodejs微服务用于我的后端。我已经在AWS环境中部署了所有内容。我把所有的日志都放在cloudwatch中。有没有可能用X光追踪koa中的单个请求旅程？

浏览 12提问于2020-02-06得票数 0

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使用码头与AWS弹性豆柄有什么好处？

amazon-web-services、docker

我在AWS ElasticBean秸秆上部署了几个网站，然后我听说了Docker，所以我想这次我可以在一个小型企业电子商务网站(Lumen + Angularjs)上尝试一下。我搜索了所有的互联网，但由于没有码头经验，仍然很难得到一个伟大的了解使用码头在AWS的优势。我只能找到这样的描述：依赖关系管理意味着并不是每个人都需要对技术堆栈的每个部分

浏览 3提问于2017-09-05得票数 6

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Ray:在python脚本中多次调用tune.run()时的内存管理

python、memory-management、reinforcement-learning、ray

在每次迭代中，我都会重新定义配置并调用tune.run()，其中我将上一次迭代的检查点提供给restore变量。对于每个对tune.run()的调用，我只请求一个worker。在进入循环之前，我初始化ray并请求大量资源。问题是内存增长很快，直到ray抱怨工作程序没有足够的内存并停止工作。使用htop，我可以看到我的python脚本在前10次迭代中从6%增长到80%。我想知道如何在每次迭代结束时释放资源，以便内存使

浏览 8提问于2019-11-15得票数 1

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如何在星火上处理任务结果？

apache-spark、batch-processing

我是新来的火花，我目前正在努力了解火花的架构。据我所知，星火集群管理器将任务分配给工作节点，并将数据的分区发送给它们。在那里，每个工作节点执行转换(如映射等)。在它自己特定的数据分区上。我不明白的是:来自不同工作人员的这些转换的所有结果都到哪里去了？它们是否被发送回群集管理器/驱动程序，并且一旦减少(例如，每个唯一键的值之和)？如果是，

浏览 3提问于2021-09-10得票数 0

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如何限制每个执行器的并发map任务数？

mapreduce、apache-spark

我的Spark应用程序中的映射操作将RDD[A]作为输入，并使用自定义映射函数func(x:A):B将RDD[A]中的每个元素映射到B类型的另一个对象。由于func()在计算每个输入x时需要大量内存，因此我希望限制每个执行器的并发映射任务的数量，以便同一执行器上的所有任务所需的内存总量不会超过节点上可用的物理内存量。我检查了可用的</em

浏览 1提问于2015-01-02得票数 5

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在多个AWS账户之间设置集群

ray

我想设置一个Ray集群，以便在AWS上使用4个gpus上的Rtune。但是每个gpu都属于我们团队中的不同成员。我已经搜索了可用的资源来寻找答案，但什么也没有找到。帮帮忙？

浏览 14提问于2019-02-25得票数 0

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Python多进程处理慢与numpy/scipy

python、python-3.x、numpy、scipy、python-multiprocessing

我有一个非常需要处理器的任务，大约需要13到20个小时才能完成，这取决于机器。似乎是通过多进程库进行并行化的一个明显的选择。问题是..。我生成的进程越多，相同的代码获得的速度就越慢。每次迭代的时间(即运行sparse.linalg.cg所需的时间)： 245 S2过程383S4进程当然，虽然每次迭代需要多花30%多一点的时间，但它同时执行但我不认为实际的数学运算本身会慢

浏览 0提问于2019-04-11得票数 5

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开发类似SAP的模块化业务应用

因此，了解如何在SAP中开发模块化业务应用程序将非常有趣。你知道，有一个基本模块来管理用户和模块，并允许用户安装模块，如会计，人力资源等。谢谢!

浏览 1提问于2011-07-29得票数 0

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领域驱动设计中单点软件有界上下文的解构

domain-driven-design

对于这些部门来说，任务分配过程基本上是相似的。其中一个不同之处是，一些部门只为员工分配任务，而其他部门则需要其他部门的员工。现在对于DDD，我应该把每个部门看作一个独立的有界的上下文，还是按照特性来划分它(即。任务分配，用户池，报表，.) 最后一个问题是，如何在不同的上下文中处理代码重复？

浏览 0提问于2018-08-22得票数 5

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多处理同时矩阵向量乘法

numpy、parallel-processing、shared-memory、ray

我想做什么约束矩阵A足够大，所以我不能在每个CPU上加载A，所以我想将A放在共享节点内存中。因为A*v只是mx1，所以我想我从来不需要在每个CPU上存储大小为m的</e

浏览 7提问于2022-11-24得票数 -1

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如何在Python中有效地使用Ray并行化？

python、parallel-processing、joblib、ray

我正在努力学习如何使用Ray API，并将其与我的code代码进行比较。但是，我不知道如何有效地使用这个(我的机器有16个CPU)。from joblib import Parallel, delayed def squareparallel square tasks. futures = [square.remot

浏览 7提问于2022-11-30得票数 0

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Spark scheduler vs Spark Core？

apache-spark、parallel-processing、scheduled-tasks、scheduler

但是我也读到Spark Core管理任务的调度。所以我想我没有明白这一点：如果Spark Core管理任务的调度，为什么我们还需要Spark Core下面的调度器？这是指在多个工作者上并行，还是在同一个工作者上并行？

浏览 18提问于2020-12-19得票数 0

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如何在Roblox Studio中使用新的raycast？

roblox、raycasting

我试图学习如何在Roblox工作室中使用Raycast系统，我在Roblox studio中没有足够的经验来了解这里发生了什么，或者更确切地说，我将如何更改或更新这一行代码，因为这是不可取的。= Ray.new(origin, direction) raycast

浏览 19提问于2022-09-30得票数 0

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