我应该如何在dask distributed中加载每个worker的内存密集型辅助对象？

在dask distributed中加载每个worker的内存密集型辅助对象，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经安装了dask和dask distributed库，并且已经建立了一个dask集群。
2. 创建一个辅助对象，该对象将被加载到每个worker的内存中。这个对象可以是一个大型的数据集、模型、配置文件等。
3. 使用dask的Client对象连接到你的dask集群。可以使用以下代码创建一个Client对象：

from dask.distributed import Client

client = Client()

1. 使用Client对象的upload_file方法将辅助对象上传到每个worker的内存中。该方法接受一个本地文件路径作为参数，并将文件复制到每个worker的内存中。例如，如果辅助对象是一个名为helper_object.pkl的pickle文件，可以使用以下代码上传文件：

client.upload_file('path/to/helper_object.pkl')

1. 在你的任务中，可以使用Client对象的run方法来在每个worker上执行加载辅助对象的操作。该方法接受一个函数和参数，并在每个worker上执行该函数。例如，如果你有一个名为load_helper_object的函数来加载辅助对象，可以使用以下代码在每个worker上执行该函数：

client.run(load_helper_object)

1. 在你的任务中，可以使用Client对象的submit方法来在每个worker上异步执行加载辅助对象的操作。该方法接受一个函数和参数，并返回一个Future对象，表示异步执行的结果。例如，如果你有一个名为load_helper_object_async的异步函数来加载辅助对象，可以使用以下代码在每个worker上异步执行该函数：

futures = client.map(load_helper_object_async, workers=client.scheduler_info()['workers'])

1. 如果你需要在任务完成后获取辅助对象的结果，可以使用Client对象的gather方法。该方法接受一个Future对象列表，并返回一个包含所有结果的列表。例如，如果你有一个名为process_result的函数来处理辅助对象的结果，可以使用以下代码获取结果：

results = client.gather(futures)
processed_results = [process_result(result) for result in results]

需要注意的是，以上步骤中的函数和文件路径应根据你的实际情况进行修改。此外，dask还提供了其他一些方法和功能，可以根据具体需求进行调整和优化。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因环境和需求而异。