distributed_computing

# 使用 Arboreto 进行分布式计算 Arboreto 利用 Dask 进行并行计算，实现了从单机多核处理到多节点集群环境的高效 GRN 推理。 ## 计算架构 GRN 推理本质上是可并行的： - 每个目标基因的回归模型可以独立训练 - Arboreto 将计算表示为 Dask 任务图 - 任务被分配到可用的计算资源中 ## 本地多核处理（默认） 默认情况下，Arboreto 使用本地机器上所有可用的 CPU 核心： python from arboreto.algo import grnboost2 # 自动使用所有本地核心 network = grnboost2(expression_data=expression_matrix, tf_names=tf_names) 这对于大多数用例已足够，无需额外配置。 ## 自定义本地 Dask 客户端 如需对本地资源进行精细控制，可创建自定义 Dask 客户端： python from distributed import LocalCluster, Client from arboreto.algo import grnboost2 if __name__ == '__main__': # 配置本地集群 local_cluster = LocalCluster( n_workers=10, # 工作进程数 threads_per_worker=1, # 每个工作进程的线程数 memory_limit='8GB' # 每个工作进程的内存限制 ) # 创建客户端 custom_client = Client(local_cluster) # 使用自定义客户端运行推理 network = grnboost2( expression_data=expression_matrix, tf_names=tf_names, client_or_address=custom_client ) # 清理 custom_client.close() local_cluster.close() ### 自定义客户端的好处 - **资源控制**：限制 CPU 和内存使用 - **多次运行**：为不同的参数集重用同一个客户端 - **监控**：访问 Dask 仪表板以获取性能洞察 ## 使用同一客户端进行多次推理运行 为多次具有不同参数的推理运行重用单个 Dask 客户端： python from distributed import LocalCluster, Client from arboreto.algo import grnboost2 if __name__ == '__main__': # 初始化一次客户端 local_cluster = LocalCluster(n_workers=8, threads_per_worker=1) client = Client(local_cluster) # 运行多次推理 network_seed1 = grnboost2( expression_data=expression_matrix, tf_names=tf_names, client_or_address=client, seed=666 ) network_seed2 = grnboost2( expression_data=expression_matrix, tf_names=tf_na