A biblioteca `Joblib` e a biblioteca multiprocessante 'do Python oferece maneiras de paralelizar tarefas, mas diferem significativamente em sua facilidade de uso, características de desempenho e adequação para diferentes cargas de trabalho. Aqui está um colapso de suas diferenças de desempenho:
joBlib: *
Abstração de nível superior: O JoBlib é construído * no topo * de `multiprocessing` (e outros back -ends como` Loky`, que geralmente podem ser superiores ao padrão `multiprocessing`). Ele fornece uma interface mais simples e fácil de usar, especialmente para tarefas de computação paralela comuns, como aplicar uma função a uma lista de entradas. Essa simplicidade geralmente leva a um tempo de desenvolvimento mais rápido.
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Gerenciamento automático de memória e agendamento de tarefas: O JoBlib lida com o gerenciamento de memória e a programação de tarefas com mais eficiência do que diretamente usando o `multiprocessamento '. Ele usa inteligentemente técnicas de mapeamento de memória para evitar cópia desnecessária de dados, reduzindo a sobrecarga. Também emprega estratégias sofisticadas para distribuir tarefas com eficiência entre os processos.
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Melhor manuseio de conjuntos de dados grandes: O mapeamento de memória do Joblib é particularmente benéfico ao lidar com grandes conjuntos de dados que não se encaixam confortavelmente na memória. Ele permite que os processos acessem partes dos dados sem precisar carregar tudo no RAM simultaneamente.
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Persistência e cache: O JoBlib suporta os resultados do cache no disco, acelerando significativamente os cálculos repetidos com as mesmas entradas. Esse recurso é incrivelmente poderoso para tarefas demoradas.
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potencialmente um pouco mais lento para tarefas muito simples: A sobrecarga dos recursos adicionais do Joblib pode levar a uma execução um pouco mais lenta que o `Multiprocessing` para tarefas paralelas extremamente simples, onde a chamada de função é muito rápida. A sobrecarga é normalmente insignificante para quaisquer operações moderadamente complexas.
multiprocessamento: *
Controle de nível inferior: `Multiprocessing` fornece controle de granulação fina sobre a criação, comunicação e sincronização de processos. Isso é vantajoso quando você precisa implementar algoritmos paralelos complexos ou lidar com padrões intrincados de comunicação entre processos.
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mais complexo de usar: O uso direto do `multiprocessamento` requer mais código de caldeira e um entendimento mais profundo dos conceitos de gerenciamento de processos. Isso o torna menos fácil de usar para tarefas simples de paralelização.
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pode ser menos eficiente para conjuntos de dados grandes: Se não for gerenciado com cuidado, o uso diretamente de `multiprocessamento` pode levar a cópia excessiva de dados e sobrecarga de memória, principalmente com grandes conjuntos de dados. Você deve lidar com esses aspectos manualmente.
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Sem cache ou persistência interna: Você precisaria implementar o cache e resultar em persistência se usar o `multiprocessamento '.
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potencialmente mais rápido para tarefas extremamente simples (mas raramente importa): Como observado acima, para tarefas triviais, a sobrecarga de Joblib pode levar a uma execução um pouco mais lenta. Essa diferença geralmente é insignificante na prática.
em resumo: Para a maioria das tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina envolvendo processamento paralelo, especialmente aqueles que lidam com grandes conjuntos de dados ou exigindo cálculos repetidos,
joblib é geralmente preferido devido à sua facilidade de uso, gerenciamento de memória eficiente e cache embutido . `Multiprocessing` é uma escolha melhor quando você precisa de controle mais preciso sobre o processo de paralelização e a complexidade da tarefa merece o esforço adicional. A diferença de desempenho geralmente não é significativa, a menos que você esteja lidando com tarefas extremamente simples ou extremamente otimizadas. A conveniência e a eficiência do Joblib normalmente superam qualquer menor ganhos de desempenho ao usar o `multiprocessamento 'diretamente.
