好的，下面开始正文。 Python实现高通量计算（HTC）的分布式调度：利用SLURM/PBS管理ML任务 大家好！今天我们来探讨如何利用Python实现高通量计算（HTC）的分布式调度，并重点介绍如何使用SLURM和PBS这类作业调度系统来管理机器学习（ML）任务。HTC旨在通过大量计算资源并行处理大量独立任务，非常适合参数扫描、模型训练等ML场景。 1. 高通量计算（HTC）与机器学习 高通量计算的核心思想是并行处理大量相对独立的任务。在机器学习领域，HTC有诸多应用场景： 超参数优化： 尝试不同的超参数组合来训练模型，每组超参数对应一个独立的训练任务。 模型集成： 训练多个不同的模型（例如，使用不同的算法或数据集子集），然后将它们的预测结果进行集成。 交叉验证： 将数据集分割成多个子集，并使用不同的子集进行训练和验证。 数据预处理： 对大量数据进行并行处理，例如图像处理、文本清洗等。 2. 分布式调度系统：SLURM和PBS 为了有效地利用集群资源进行HTC，我们需要使用作业调度系统。SLURM (Simple Linux Utility for Resource Managem …