Dask играет ключевую роль в масштабируемости научных вычислений в Python. 4

Библиотека позволяет масштабировать вычисления до нескольких ядер на компьютере. 1 Это даёт возможность работать с большими объёмами данных, которые не помещаются в память, и ускорить вычисления, которые обычно занимают много места. 1

Dask устойчиво работает на кластерах с несколькими ядрами или может быть уменьшен до одной машины. 4 Например, с его помощью можно обрабатывать датасеты объёмом более 100 ГБ на ноутбуке или более 1 ТБ на рабочей станции без использования кластера. 2

Кроме того, Dask позволяет использовать параллельное обучение моделей и прогнозирование. 1 С его помощью можно запускать вычисления в кластере с помощью пакета joblib, который обеспечивает параллелизм и конвейеризацию в Python. 1