🚀 ray — это Python-библиотека для распределённых вычислений и масштабирования Python-приложений. Позволяет легко распараллеливать и масштабировать Python-код на кластере машин или локально, не переписывая его под другую архитектуру. Популярен в задачах машинного обучения, обработки больших данных и в разработке распределённых систем. Основные возможности: 🔵Простое распараллеливание задач: Можно запускать функции и классы параллельно...

Привет, друзья! Сегодня мы поговорим о мощном инструменте для параллельного и распределенного вычисления на Python — Dask. В современных данных и вычислениях важно уметь обрабатывать большие объемы информации быстро и эффективно. Dask позволяет легко масштабировать ваш код от многопоточных приложений на одном компьютере до распределенных кластеров. Давайте погрузимся в этот удивительный мир и научимся использовать Dask для обработки больших данных! 🚀 Что такое Dask? Dask — это библиотека для параллельных...