> ML_KUTUPHANE // DASK_v1.0
Dask
Dask Community / NumFOCUS — Python için paralel hesaplama ve dağıtık ölçekleme kütüphanesi.
distributed-computationv2024.9.0BSD-3-Clausequalified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDA
Hedef Ortamlar (Targets):server
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Dinamik görev planlamasıyla Python kodunu paralelleştirme
- +pandas ve NumPy yapılarını çok düğümlü kümelere ölçekleme
- +dask-ml ile dağıtık hiperparametre araması için scikit-learn entegrasyonu
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Derin sinir ağı parametre senkronizasyonunu yerel olarak yönetme
- -Mikrosaniye seviyesinde çevrimiçi düşük gecikmeli çıkarım sunma
- -Kafka gibi mesaj kuyruklarının yerini alma
>Uygun İş Tipleri
- Python ile dağıtık ETL ve öznitelik çıkarımı
- İşçi düğümlerinde paralel hiperparametre araması
- Java/JVM karmaşası olmadan büyük ölçekli tablo verisi işleme
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Dağıtık LLM eğitimi (Ray veya DeepSpeed tercih edin)
- Milisaniye altı canlı tahmin sunumu
Veri Yerleşimi ve İkameti
Küme düğümleri arasında dağıtılır; VPC ağ güvenliği gerektirir.
Güvenlik Değerlendirmesi
Planlayıcı ve işçi portlarını TLS ve kimlik doğrulamayla koruyun.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:moderate
Maliyet Seviyesi:low
> Bilinen Kısıtlamalar:
- İşçi bellek yönetimi OOM çökmelerini önlemek için dikkatli ayar gerektirir.
- Aşırı küçük görevlerde ağ ek yükü avantajı yok edebilir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
Dask Documentationofficial-docs • >=2024.1.0, <=2024.9.x
2026-09-25HIGH