Ray框架介绍

Ray 是一个开源分布式计算框架，在 机器学习基础设施中发挥着至关重要的作用。Ray 促进分布式机器学习训练，使机器学习从业者能够有效利用多个 GPU 的能力。

Ray可以在集群上分布式地运行任务，并且可以指定任务运行时需要使用的GPU数量。Ray可与Nvidia-docker等技术相结合，以实现在使用Ray进行分布式计算时，每个任务都在自己的隔离环境中。

Ray 最显着的优势之一是它能够无缝扩展 ML 工作负载。无论您是训练具有数十亿参数的模型还是执行复杂的计算，Ray 都能提供必要的弹性。这种可扩展性确保了即使模型规模和复杂性增加，机器学习模型也能快速有效地进行训练。

机器学习平台

Ray 及其 AI 库为希望简化 ML 平台的团队提供统一的计算运行时。Ray 的库（例如 Ray Train、Ray Data 和 Ray Serve）可用于组成端到端 ML 工作流程，提供用于数据预处理（作为训练的一部分）以及从训练过渡到服务的功能和 API。

Ray Core