Ray: A System for High-performance, Distributed Python Applications - Dean Wampler
Ray is a framework for distribution and scaling of clustered, high-performance, Python applications. It is used in several ML/AI systems and production deployments. This talk explains the problems that Ray solves, including rapid execution of “tasks” and management of distributed state, such as model parameters during training. I’ll use several example applications to illustrate. You'll learn when and how to use Ray in your projects.
Chicago Python _main_ is streaming talks live on YouTube! See the full stream with additional Q&A here: • Chicago Python __main__ Meeting -- April 2020
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