10,2 тыс подписчиков
Оптимизации работы Jupyter notebook при помощи параллельных вычислений (Библиотека Joblib)
В данном посте я расскажу о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter notebook языка Python.
Для чего нам необходим параллелизм?
Параллелизм играет важную роль в задачах Data Science, так как может значительно ускорить вычисления и обработку больших объемов данных.
Вот некоторые основные причины, почему мультипроцессинг важен для этих задач:
🟢Ускорение вычислений: многие задачи в DS, такие как обучение моделей машинного обучения, кластеризация, обработка изображений и анализ больших данных, являются вычислительно интенсивными. Использование параллельных вычислений позволяет распределить работу между несколькими ядрами процессора или даже между несколькими компьютерами, что приводит к существенному ускорению выполнения задач.
🟢 Обработка больших объемов данных: параллельные вычисления позволяют эффективно распараллелить обработку данных, разделив ее на более мелкие части и выполняя их одновременно.
🟢 Оптимизация гиперпараметров: за счет параллельного выполнения экспериментов с различными значениями гиперпараметров можно ускорить процесс поиска оптимальных параметров модели.
🟢 Обработка потоковых данных: может быть необходимо обрабатывать потоковые данные в реальном времени. Мультипроцессинг позволяет эффективно обрабатывать и анализировать потоки данных, особенно в случае высоких нагрузок и необходимости обработки данных в режиме реального времени.
В языке Python уже есть реализация параллелизма на основе базового модуля — multiprocessing. Тогда почему в Jupyter notebook он не будет работать?
🟢 Читать
1 минута
31 июля 2023