前言

我们已经进入智能时代，智能应用层出不穷，数据驱动的理念正在深入渗透到各行各业。无论是金融建模、政府决策还是智能制造，这些领域无一不依赖于大数据和人工智能。Python编程语言已成为数据科学和人工智能领域的事实标准。Python社区提供了大量的数据科学和人工智能库，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch等，这些库和框架能够帮助数据科学家高效地进行数据分析和机器学习建模。

然而，一些库主要面向单机场景，难以方便地实现横向扩展。与此同时，数据正以更快的速度和更大的容量产生。以GPT为代表的大模型依赖于大量训练数据进行深度学习，这就需要更强大的计算框架来处理数据预处理和分布式深度学习。过去，大数据催生了许多分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink，以及最近逐渐流行的Ray等。每一种计算框架都有其特定的使用场景。

早期的大数据计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，更关注数据预处理、抽取、转化和加载，主要使用Java技术栈。而深度学习社区主要基于Python，这导致了技术栈的分割。随着Python影响力的不断提升，面向分布式人工智能场景计算的一些库不断涌现，包括Dask、Ray、Xorbits等。这些框架都基于Python，解决了Python在大规模分布式计算方面的局限，并与深度学习社区无缝融合。

Dask的设计目标是将Python数据分析生态系统扩展到集群上，特别是为了满足那些超出单台机器内存容量的大型数据集的处理需求。Dask提供了灵活的并行计算能力，可以在单机多核或分布式集群环境中使用，并能无缝地集成到现有的Python数据科学工具链中。

Ray是一款基于Python的全场景分布式框架，它保留了Python编程语言的易用性，并且可以与许多Python框架紧密结合。Ray帮助数据科学家完成数据预处理、模型训练、参数调优以及模型部署。此外，Ray还支持分布式高性能计算、联邦学习等。据悉，ChatGPT的训练就大量依赖了Ray。

Xorbits与Dask类似，也能够将数据分析任务扩展到集群上。Xinference（Xorbits Inference）能够快速部署和管理大模型应用，方便数据科学家基于开源或自有的大模型构建智能应用，而不必依赖第三方的大模型服务。

MPI是一个经典的并行计算工具，主要面向高性能科学计算。当前，人工智能大模型的并行训练和推理涉及许多MPI并行编程思想，使得MPI及基于MPI思想的各类通信库再次成为人们关注的焦点。mpi4py对MPI进行了封装，允许使用Python编程语言调用MPI。

本书详细讲解了上述4个工具，并辅以大量实战案例。读者可以复现书中的编程案例，通过实践学习来深入理解。本书面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或各领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。通过本书，读者可以了解业界前沿的高性能数据科学实战经验。

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作者
2024年7月