Об этом проекте
Ray — это вычислительный движок для AI, разработанный для масштабирования Python и AI-приложений. Он состоит из основного распределенного среды выполнения (runtime) и набора специализированных AI-библиотек для упрощения вычислительных нагрузок машинного обучения.
Ключевые компоненты включают:
Абстракции Ray Core:
- Tasks: функции без сохранения состояния, выполняемые по всему кластеру.
- Actors: рабочие процессы с сохранением состояния.
- Objects: неизменяемые значения, доступные во всем кластере.
AI-библиотеки Ray:
- Data: для масштабируемых наборов данных ML.
- Train: для распределенного обучения.
- Tune: для масштабируемого подбора гиперпараметров.
- RLlib: для масштабируемого обучения с подкреплением.
- Serve: для масштабируемого и программируемого развертывания моделей.
Ray включает встроенные инструменты наблюдаемости, такие как Ray Dashboard для мониторинга и Ray Distributed Debugger для поиска и устранения неисправностей. Он совместим с различными средами, включая локальные машины, облачных провайдеров и Kubernetes.