译者 | 布加迪
审校 | 重楼
使用这些框架可以优化内存和计算资源，扩展你的机器学习工作流程，加快流程速度并降低总体成本。
分布式机器学习（DML）框架使你能够跨多台机器（使用 CPU、GPU 或 TPU）训练机器学习模型，从而大大缩短训练时间，同时高效处理原本内存无法容纳的大型复杂工作负载。此外，这些框架还允许你处理数据集、调整模型，甚至使用分布式计算资源来给模型提供服务。
我们在本文中将介绍五种最流行的分布式机器学习框架，它们可以帮助我们扩展机器学习工作流程。每个框架都针对你的特定项目需求提供不同的解决方案。
1. PyTorch Distributed
PyTorch因其动态计算图、易用性和模块化，在机器学习从业者中广受欢迎。PyTorch框架包含PyTorch Distributed，它有助于跨多个GPU和节点扩展深度学习模型。
主要特性
- 分布式数据并行（DDP）：PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel函数允许通过高效地分割数据和同步梯度，跨多个GPU或节点训练模型。
- TorchElastic和容错能力：PyTorch Distributed使用TorchElastic支持动态资源分配和容错训练。
- 可扩展性：PyTorch在小型集群和大型超级计算机上均能出色运行，使其成为适合分布式训练的多功能选择。
- 易用性：PyTorch直观的API允许开发者在对现有代码进行少量更改的情况下扩展其工作流程。
为什么选择 PyTorch Distributed？
PyTorch非常适合已经使用PyTorch进行模型开发并希望增强工作流程的团队。只需要几行代码，即可轻松将训练脚本转换成可以使用多块GPU。
2. TensorFlow Distributed
TensorFlow是最成熟的机器学习框架之一，它通过TensorFlow Distributed为分布式训练提供强大的支持。它能够跨多台机器和GPU高效扩展，是大规模训练深度学习模型的首选。
主要特性
- tf.distribute.Strategy：TensorFlow提供多种分布式策略，比如用于多GPU训练的 MirroredStrategy、用于多节点训练的MultiWorkerMirroredStrategy 以及用于基于TPU训练的TPUStrategy。
- 易于集成：TensorFlow Distributed可与TensorFlow的生态系统无缝集成，包括TensorBoard、TensorFlow Hub和TensorFlow Serving。
- 高度可扩展：TensorFlow Distributed 可以跨拥有数百个GPU或TPU的大型集群进行扩展。
- 云集成：TensorFlow得到了谷歌云、AWS和Azure等云服务提供商的大力支持，让你能够轻松地在云端运行分布式训练作业。
为什么选择 TensorFlow Distributed？
如果团队已经在使用TensorFlow或寻求高度可扩展且能够与云端机器学习工作流程良好集成的解决方案，TensorFlow Distributed是绝佳的选择。
3. Ray
Ray是一种通用分布式计算框架，针对机器学习和AI工作负载进行了优化。它通过提供用于训练、调优和服务模型的专用库，简化了构建分布式机器学习管道的工作。
主要特性
- Ray Train：一个用于分布式模型训练的库，可与PyTorch和TensorFlow等流行的机器学习框架配合使用。
- Ray Tune：针对跨多个节点或GPU的分布式超参数调优进行了优化。
- Ray Serve：用于生产机器学习管道的可扩展模型服务。
- 动态扩展：Ray可以动态地为工作负载分配资源，使其在小型和大型分布式计算中都保持高效。
为什么选择 Ray？
如果AI 和机器学习开发者寻求一种支持各个层面分布式计算（包括数据预处理、模型训练、模型调优和模型服务）的现代框架，Ray是绝佳的选择。
4. Apache Spark
Apache Spark是一种成熟的开源分布式计算框架，专注于大规模数据处理。它包含MLlib，这是支持分布式机器学习算法和工作流程的库。
主要特性
- 内存中处理：与传统的批处理系统相比，Spark的内存中计算改进了速度。
- MLlib：提供了机器学习算法（比如回归、聚类和分类）的分布式实现。
- 与大数据生态系统集成：Spark可以与Hadoop、Hive以及Amazon S3等云存储系统无缝集成。
- 可扩展性：Spark可以扩展到数千个节点，让你高效处理PB 级数据。
为什么选择Apache Spark？
如果你正在处理大规模结构化或半结构化数据，并且需要一种全面的数据处理和机器学习框架，那么Spark是绝佳的选择。
5. Dask
Dask是一种轻量级的Python原生分布式计算框架。它扩展了Pandas、NumPy和Scikit-learn等流行的Python库，使其能够处理内存容纳不下的数据集，对于希望扩展现有工作流程的Python开发者来说，它是绝佳选择。
主要特性
- 易于扩展的Python工作流程：Dask可以并行化Python代码，并以极少的代码更改将其扩展到多个核心或节点。
- 与Python库集成：Dask可以与Scikit-learn、XGBoost和TensorFlow等常用机器学习库无缝协作。
- 动态任务调度：Dask使用动态任务图来优化资源分配并提高效率。
- 灵活扩展：Dask可以将内存装不下的数据集分解成易于管理的小块，从而处理这些数据集。
为什么选择Dask？
对于希望使用灵活的轻量级框架来扩展现有工作流程的Python开发者来说，Dask是理想之选。它与Python库集成让原本熟悉Python生态系统的团队很容易上手。
比较表
特性 | PyTorch Distributed | TensorFlow Distributed | Ray | Apache Spark | Dask |
最适合 | 深度学习 工作负载 | 云深度学习 工作负载 | 机器学习管道 | 大数据+机器学习工作流程 | Python原生机器学习工作流程 |
易用性 | 中等 | 高 | 中等 | 中等 | 高 |
机器学习 库 | 内置DDP和 TorchElastic | tf.distributed.Strategy | Ray Train Ray Server | MLib | 与Scikit-learn 集成 |
集成 | Python生态系统 | TensorFlow生态系统 | Python生态系统 | 大数据生态系统 | Python生态系统 |
可扩展性 | 高 | 很高 | 高 | 很高 | 中高 |
总结
我使用过本文中提到的几乎所有分布式计算框架，但我主要使用PyTorch和TensorFlow 进行深度学习。这些框架只需几行代码，就能非常轻松地跨多个GPU扩展模型训练。
我个人更喜欢PyTorch，因为它的API直观易用，而且我对它比较熟悉。所以，我认为没有必要换成新的框架。对于传统的机器学习工作流程，我依赖Dask，因为它轻量级，且采用Python原生方法。
- PyTorch Distributed和TensorFlow Distributed：最适合大规模深度学习工作负载，尤其是在你已经在使用这些框架的情况下。
- Ray：非常适合构建采用分布式计算的现代机器学习管道。
- Apache Spark：大数据环境中分布式机器学习工作流程的首选解决方案。
- Dask：对于希望高效扩展现有工作流程的Python开发者来说，它是一种轻量级选择。
原文标题：Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning，作者：Abid Ali Awan
