ray

Rayは、PythonおよびAIアプリケーションのスケールさせるために設計されたAIコンピューティングエンジンです。コアとなる分散ランタイムと、機械学習のコンピューティングワークロードを簡素化するための専門的なAIライブラリスイートで構成されています。 主なコンポーネントは以下の通りです： Ray Core Abstractions: - Tasks: クラスター全体で実行されるステートレスな関数。 - Actors: ステートフルなワーカープロセス。 - Objects: クラスター全体でアクセス可能な不変の値。 Ray AI Libraries: - Data: スケーラブルなMLデータセット用。 - Train: 分散トレーニング用。 - Tune: スケーラブルなハイパーパラメータチューニング用。 - RLlib: スケーラブルな強化学習用。 - Serve: スケーラブルでプログラム可能なモデルサービング用。 Rayには、モニタリング用のRay Dashboardやトラブルシューティング用のRay Distributed Debuggerなどの組み込みオブザーバビリティツールが含まれています。また、ローカルマシン、クラウドプロバイダー、Kubernetesを含むさまざまな環境と互換性があります。