alex.dev@portfolio:~$ article

Distributed Training with Ray: From Single GPU to Cluster

Practical guide to scaling model training from a single GPU to a multi-node cluster using Ray, with real benchmarks and cost analysis on cloud infrastructure.

Published in Category:

AI Engineering

AI Engineering

Infrastructure

Infrastructure

Published on:

Read time:

Prepare your CSV file

Make sure your file is exported as a "CSV" file, also known as a "Comma Separated Values" file. If you encounter any issues you'll want to verify your file is UTF-8 encoded and less than 5mb. If your file is larger than that, try removing columns you may not need. See below for additional information on specific fields.

Tip: You do not have to import every column from your CSV. Only fields set up in your CMS collection in the next step will be imported.

Rich Text Fields

Formatted text content needs to be formatted as HTML. Many tags are supported, such as paragraphs and headers <p>,<h1>, <h2>), formatting (<em>, <i>, <strong>), links (<a>), lists (<ol>, <ul>, <li>) and images (<img>). Images from URLs will be automatically downloaded from their original source and imported into Framer.

Image Fields

Images in your CSV content must be URLs to an image. They will be downloaded and imported into Framer. Relative paths are not supported.

Date Fields

Recommended format is ISO8601 compliant, for example: 2023-12-17T14:42:00. The shorthand value of year-month-day is also supported, for example: 1982-12-01. Long format strings may work, but will depend on your browser, for example: Tue May 12 2020 18:50:21 GMT-0500 (Central Daylight Time). All time data, including time zone information, will be stripped from the date.

Color Fields

A color formatted as CSS hexadecimal RGB code, rgb, hls or hlv expression, or a named color. All variants with an alpha value are also supported. Examples: #00ffee, rgb(0, 153, 255), hsla(204, 100%, 50%, 0.5), blue, darkgreen, rebeccapurple.

Toggle Fields

A boolean value. Y, yes, TRUE, 1 will be interpreted as the toggle being "Yes", all other values will be "No".

Prepare your CMS Collection

Here is a checklist to prepare your CMS collection for importing.

  1. Verify each field/column in your CSV has a matching field in your CMS collection with the same name.

  2. Include a unique field for each item, often named "Slug"

  3. Verify that your data types match (eg. a CMS Date field for a date field in your data)

Tip: Framer uses your Slug field to identify each item, and will use it to update that item with repeat imports.

Import your CSV file

You can find the Import feature by going to the CMS in your project, and clicking "Import" in the toolbar. From there, you can select your CSV file for importing. You may also drag & drop your CSV file directly into the CMS collection interface.

Tip: Importing supports Undo / Redo actions. If you're not happy with the import, you can simply undo the change with CMD+Z on MacOS or CTRL + Z on Windows. Redo will not re-run the import, but instantly apply the changes to the collection.

Updating or Re-Importing

To update your content, you can import into the same collection again. If any item in the new import has a slug field that matches one of the items in your collection, you will be able to update it or skip importing it again.

MLOps

AI Engineering

AI Systems

Infrastructure

0 Minute Read

Ray Cluster, কেন?

এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।

MLOps

AI Engineering

AI Systems

Infrastructure

0 Minute Read

Ray Cluster, কেন?

এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।

MLOps

AI Engineering

AI Systems

Infrastructure

0 Minute Read

Ray Cluster, কেন?

এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।

MLOps

Infrastructure

15 Minute Read

𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?

Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.

MLOps

Infrastructure

15 Minute Read

𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?

Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.

MLOps

Infrastructure

15 Minute Read

𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?

Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.

MLOps

Infrastructure

12 Minute Read

Building Production ML Pipelines with Kubernetes

A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.

MLOps

Infrastructure

12 Minute Read

Building Production ML Pipelines with Kubernetes

A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.

MLOps

Infrastructure

12 Minute Read

Building Production ML Pipelines with Kubernetes

A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.

© Tahnik Ahmed | 2026