joblib:
* Abstracción de nivel superior: Joblib se construye * en la parte superior * de `multiprocesamiento '(y otros backends como' Loky`, que a menudo pueden ser superiores al` multiprocesamiento 'predeterminado). Proporciona una interfaz más simple y fácil de usar, especialmente para tareas de computación paralela comunes, como aplicar una función a una lista de entradas. Esta simplicidad a menudo conduce a un tiempo de desarrollo más rápido.
* Gestión automática de memoria y programación de tareas: Joblib maneja la gestión de la memoria y la programación de tareas de manera más eficiente que directamente usando 'multiprocesamiento'. Utiliza inteligentemente técnicas de mapeo de memoria para evitar la copia innecesaria de datos, reduciendo la sobrecarga. También emplea estrategias sofisticadas para distribuir tareas de manera eficiente entre los procesos.
* Mejor manejo de conjuntos de datos grandes: El mapeo de memoria de Joblib es particularmente beneficioso cuando se trata de grandes conjuntos de datos que no caben cómodamente en la memoria. Permite que los procesos accedan a partes de los datos sin necesidad de cargar todo en RAM simultáneamente.
* Persistencia y almacenamiento en caché: Joblib admite resultados de almacenamiento en caché al disco, acelerando significativamente los cálculos repetidos con las mismas entradas. Esta característica es increíblemente poderosa para tareas que requieren mucho tiempo.
* potencialmente un poco más lento para tareas muy simples: La sobrecarga de las características adicionales de Joblib puede conducir a una ejecución ligeramente más lenta que el "multiprocesamiento" para tareas paralelas extremadamente simples donde la llamada de la función en sí es muy rápida. La sobrecarga suele ser insignificante para cualquier operación moderadamente compleja.
multiprocesamiento:
* Control de nivel inferior: El `multiprocesamiento` le brinda un control de grano fino sobre la creación de procesos, la comunicación y la sincronización. Esto es ventajoso cuando necesita implementar algoritmos paralelos complejos o manejar intrincados patrones de comunicación entre procesos.
* Más complejo de usar: El uso directo del `multiprocesamiento` requiere más código de calderas y una comprensión más profunda de los conceptos de gestión de procesos. Esto lo hace menos fácil de usar para tareas simples de paralelización.
* puede ser menos eficiente para conjuntos de datos grandes: Si no se gestiona cuidadosamente, usar `multiprocesamiento` directamente puede conducir a una copia de datos excesiva y una sobrecarga de memoria, particularmente con grandes conjuntos de datos. Debes manejar estos aspectos manualmente.
* No hay almacenamiento en caché o persistencia incorporados: Tendría que implementar el almacenamiento en caché y la persistencia de resultado si usa 'multiprocesamiento'.
* potencialmente más rápido para tareas extremadamente simples (pero rara vez importa): Como se señaló anteriormente, para las tareas triviales, la sobrecarga de Joblib puede conducir a una ejecución ligeramente más lenta. Esta diferencia es a menudo insignificante en la práctica.
En resumen:
Para la mayoría de las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático que involucran un procesamiento paralelo, especialmente aquellos que se ocupan de grandes conjuntos de datos o que requieren cálculos repetidos, joblib generalmente se prefiere debido a su facilidad de uso, gestión de memoria eficiente y almacenamiento en caché incorporado . El `multiprocesamiento 'es una mejor opción cuando necesita un control más preciso sobre el proceso de paralelización y la complejidad de la tarea garantiza el esfuerzo adicional. La diferencia de rendimiento a menudo no es significativa a menos que esté lidiando con tareas extremadamente simples o extremadamente altamente optimizadas. La conveniencia y la eficiencia de Joblib generalmente superan cualquier obtención de rendimiento menor al usar 'multiprocesamiento' directamente.