​​​​​Verteiltes Datenverarbeiten: Open-Source-Projekt Ray 1․0 bietet Serverless-API
#API #DistributedComputing #OpenSource #ServerlessComputing #verteiltesRechnen

Mit dem Framework lassen sich Datenverarbeitungsprozesse über mehrere Rechner, Cluster und Clouds verteilen, skalieren und automatisiert verwalten․

​​​​​Data Science: Ray 1․5 führt neues Datenaustauschformat Ray Datasets ein
#API #ApacheArrow #DataScience #DistributedComputing #MachineLearning #verteiltesRechnen

In Machine-Learning-Projekten ermöglicht das Framework für verteiltes Rechnen nun auch fehlertolerantes Multi-Node- und Multi-GPU-Training mit LightGBM․