ray

Ray 是一款专为扩展 Python 和 AI 应用程序而设计的 AI 计算引擎。它由一个核心分布式运行时和一套专门的 AI 库组成，旨在简化机器学习计算工作负载。 关键组件包括： Ray Core 抽象： - Tasks：在集群中执行的无状态函数。 - Actors：有状态的工作进程。 - Objects：在整个集群中可访问的不可变值。 Ray AI 库： - Data：用于可扩展的 ML 数据集。 - Train：用于分布式训练。 - Tune：用于可扩展的超参数调优。 - RLlib：用于可扩展的强化学习。 - Serve：用于可扩展且可编程的模型服务。 Ray 包含内置的可观测性工具，例如用于监控的 Ray Dashboard 和用于故障排除的 Ray Distributed Debugger。它兼容多种环境，包括本地机器、云提供商和 Kubernetes。