IPython Parallel (ipyparallel)은 Python에서 병렬 및 분산 컴퓨팅을 수행하는 강력한 도구이며, Jupyter Notebook 및 Jupyter Lab 환경과 완벽하게 통합됩니다.
아래에서는 IPython Parallel을 설치하고 시작하고 Jupyter Notebook에서 사용하는 방법에 대한 단계별 안내를 제공하겠습니다.
설치
IPython Parallel은 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.
터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하십시오.
pip install ipyparallel이 명령은 IPython Parallel 패키지와 필요한 종속성을 다운로드하고 설치합니다.
클러스터 시작
IPython Parallel 설치가 완료되면 ipcluster 명령을 사용하여 클러스터를 시작할 수 있습니다. 클러스터는 컨트롤러와 하나 이상의 엔진으로 구성되며 병렬 작업을 실행할 것입니다.
클러스터를 시작하려면 터미널을 열고 다음 명령을 실행하십시오.
ipcluster start이 명령은 컨트롤러와 기본 엔진 수를 시작합니다. -n 플래그를 사용하여 엔진 수를 지정할 수도 있습니다.
예를 들어 다음과 같이 4개의 엔진을 가진 클러스터를 시작할 수 있습니다.
ipcluster start -n 4
Python에서 IPython Parallel 사용
이제 클러스터가 실행 중이므로 Python 코드에서 IPython Parallel을 사용할 수 있습니다.
아래에서 IPython Parallel 클러스터와 상호 작용하는 방법을 설명하겠습니다:
- 필요한 모듈을 가져오십시오.
import time
import ipyparallel as ippCluster객체를 생성하고 변수에 할당합니다. (cluster로 할당됨)
cluster = ipp.Cluster()필요한 경우 Cluster() 생성자에 여러 구성 옵션을 전달할 수 있습니다.
- 컨텍스트 관리자를 사용하여 클러스터에 연결하고 병렬로 작업을 수행합니다.
with cluster as rc:
# 이 블록 내에서 클러스터에 연결이 생성됩니다.
# rc[:]를 사용하여 모든 엔진에서 코드를 실행할 수 있습니다.
asyncresult = rc[:].map_async(time.sleep, task_durations)
# 결과를 대화식으로 기다릴 수 있습니다.
asyncresult.wait_interactive()
# 실제 결과를 검색합니다.
result = asyncresult.get()이 예제에서는 asyncresult를 사용하여 모든 엔진에서 time.sleep 함수를 병렬로 실행하고 결과를 result 변수에 수집합니다.
- 병렬 작업을 마치면 리소스를 해제하기 위해 클러스터를 종료하는 것이 좋습니다.
cluster.stop_all_engines()
cluster.stop_controller()
Jupyter Notebook에서 IPython Parallel 사용
Jupyter Notebook 내에서 IPython Parallel을 사용하려면 다음 단계를 따르십시오.
- IPython Parallel을 설치하십시오. (위에서 설명한대로)
- 터미널에서
ipcluster명령을 사용하여 클러스터를 시작하십시오. - Jupyter Notebook에서는 이미 사용 가능한 기본 클러스터를 사용하기 때문에
Cluster객체를 명시적으로 생성하지 않아도 됩니다. - 필요한 모듈을 가져오십시오.
import time
import ipyparallel as ipp- Jupyter Notebook 셀에서 위에서 제공한 예제와 같은 방식으로 IPython Parallel을 사용할 수 있습니다.
- 병렬 작업을 마치면 Jupyter Notebook에서 다음 코드를 셀에서 실행하여 클러스터를 종료할 수 있습니다.
ipp.Client().shutdown()이렇게 하면 모든 엔진과 컨트롤러가 종료됩니다.
위의 단계를 따라하면 Jupyter Notebook 또는 Jupyter Lab 환경에서 IPython Parallel을 사용하여 대화식 병렬 및 분산 컴퓨팅의 장점을 활용할 수 있습니다.
Tutorial - https://ipyparallel.readthedocs.io/en/latest/tutorial/index.html
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