我目前正在通过 dask 实现从单台机器到 Slurm 集群的机器学习（Scikit-Learn）。根据一些教程（例如https://examples.dask.org/machine-learning/scale-scikit-learn.html），使用 job_lib.parallel_backend('dask') 非常简单。但是，读取数据的位置让我感到困惑，并且没有任何教程提到它。我应该使用 dask.dataframe 读入数据以确保它被传递到集群，或者我是否只是使用 pd.dataframe 读入它并不重要（然后数据存储在我运行的机器的 RAM 中木星笔记本）？
非常感谢你。
如果您的数据足够小（在教程中），并且预处理步骤相当简单，那么可以使用 pandas 读取。这会将数据读入您的本地会话，而不是任何 dask 工作人员。一旦你调用with joblib.parallel_backend('dask')，数据将被复制到每个工作进程，scikit 工作将在那里完成。
如果您的数据很大或者您有密集的预处理步骤，最好使用 dask “加载”数据，然后尽可能使用 dask 的内置预处理和网格搜索。在这种情况下，由于 dask 的惰性执行范式，数据实际上将直接从工作人员加载。Dask 的网格搜索还将缓存交叉验证的重复步骤，并可以极大地加快计算速度。更多信息可以在这里找到：https ://ml.dask.org/hyper-parameter-search.html