इस प्रोजेक्ट के बारे में
Ray एक AI कंप्यूट इंजन है जिसे Python और AI एप्लिकेशन को स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें एक कोर डिस्ट्रिब्यूटेड रनटाइम और विशेष AI लाइब्रेरीज़ का एक सूट शामिल है ताकि मशीन लर्निंग कंप्यूट वर्कलोड को सरल बनाया जा सके।
मुख्य घटकों में शामिल हैं:
Ray Core Abstractions:
- Tasks: क्लस्टर में निष्पादित स्टेटलेस फंक्शन्स।
- Actors: स्टेटफुल वर्कर प्रोसेस।
- Objects: अपरिवर्तनीय वैल्यूज़ जो पूरे क्लस्टर में एक्सेस की जा सकती हैं।
Ray AI Libraries:
- Data: स्केलेबल ML डेटासेट्स के लिए।
- Train: डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए।
- Tune: स्केलेबल हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए।
- RLlib: स्केलेबल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए।
- Serve: स्केलेबल और प्रोग्रामेबल मॉडल सर्विंग के लिए।
Ray में इन-बिल्ट ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स शामिल हैं जैसे कि मॉनिटरिंग के लिए Ray Dashboard और ट्रबलशूटिंग के लिए Ray Distributed Debugger। यह स्थानीय मशीनों, क्लाउड प्रोवाइडर्स और Kubernetes सहित विभिन्न वातावरणों के साथ संगत है।