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Estoy trabajando con secuencias de aminoácidos utilizando el analizador Biopython, pero independientemente del formato de datos (el formato es fasta, es decir, puedes imaginarlos como cadenas de letras precedidas por el id), mi problema es que tengo una gran cantidad de datos y a pesar de haber intentado paralelizarlo con . . . Read more
Desarrollé un programa en python para organizar los datos que vienen de archivos xlsx y csv y convertirlos a csv. Para acelerar el programa, estoy utilizando joblib para realizar un procesamiento paralelo. El programa funciona bien cuando lo ejecuto en la consola, pero no funciona cuando genero un ejecutable usando . . . Read more
Estoy intentando codificar una versión específica de un Random Forest y hacer que tanto los cálculos de entrenamiento como los de predicción sean paralelos utilizando joblib Parallel. Supongamos que he escrito un TreeEstimator con los métodos .fit y .predict. El método .fit devuelve la construcción del árbol y el método . . . Read more
Tengo el siguiente código que ejecuta dos entrenamientos de TensorFlow en paralelo utilizando trabajadores de Dask implementados en contenedores Docker. Necesito lanzar dos procesos, utilizando el mismo cliente de Dask, donde cada uno entrenará sus respectivos modelos con N trabajadores. Para lograr esto, hago lo siguiente: – Utilizo <code>joblib.delayed</code> para . . . Read more
Tengo un dataframe con 100,000 registros, por lo que intenté realizar un procesamiento paralelo utilizando la biblioteca joblib, la cual funciona bien con mi código anterior. Sin embargo, mi pregunta es si puedo probar el mismo código con la función ‘apply’ y ‘lambda’, que parecen ser muy similares a mi . . . Read more