Ray是一个为AI和Python应用扩展而设计的统一框架,它由一个核心的分布式运行时和一套用于加速ML工作负载的AI库组成。Ray自2017年起由加州大学伯克利分校RISELab开发并开源,旨在简化从笔记本电脑到集群的Python和AI应用的扩展
Ray是一个开源的统一框架,用于扩展AI和Python应用,如机器学习。它提供并行处理的计算层,使您无需成为分布式系统专家。Ray简化了运行分布式个体和端到端机器学习工作流的复杂性,包括:
对于数据科学家和机器学习从业者,Ray让您可以轻松地扩展作业,无需基础设施专业知识:
对于ML平台构建者和ML工程师,Ray:
对于分布式系统工程师,Ray自动处理关键过程:
您可以使用Ray进行一些常见的ML工作负载,个人、组织和公司利用Ray构建他们的AI应用:
Ray的统一计算框架由三层组成:
Ray的五个原生库针对特定的机器学习任务进行分布式处理:
这些库既适用于数据科学家也适用于机器学习工程师。对于数据科学家,这些库可 以用来扩展单个工作负载,也可以用于端到端的机器学习应用。对于机器学习工程师,这些库提供了可扩展的平台抽象,便于从更广泛的机器学习生态系统中轻松集成工具。
对于定制应用,Ray Core库使Python开发人员可以轻松构建可扩展的分布式系统,这些系统可以在笔记本电脑、集群、云或Kubernetes上运行。它是Ray AI库和第三方集成(Ray生态系统)的基础。
Ray可以在任何机器、集群、云提供商和Kubernetes上运行,并且拥有不断增长的社区集成生态系统。
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