ray

Ray é um mecanismo de computação de IA projetado para escalar aplicações de Python e IA. Ele consiste em um runtime distribuído central e um conjunto de bibliotecas de IA especializadas para simplificar as cargas de trabalho de computação de machine learning. Os componentes principais incluem: Abstrações do Ray Core: - Tasks: Funções sem estado executadas em todo o cluster. - Actors: Processos de trabalho com estado. - Objects: Valores imutáveis acessíveis em todo o cluster. Bibliotecas de IA do Ray: - Data: Para conjuntos de dados de ML escaláveis. - Train: Para treinamento distribuído. - Tune: Para ajuste de hiperparâmetros escalável. - RLlib: Para aprendizado por reforço escalável. - Serve: Para serving de modelos escalável e programável. O Ray inclui ferramentas de observabilidade integradas, como o Ray Dashboard para monitoramento e o Ray Distributed Debugger para solução de problemas. Ele é compatível com vários ambientes, incluindo máquinas locais, provedores de nuvem e Kubernetes.