ray

Ray est un framework unifié pour faire évoluer les applications IA et Python. Ray se compose d'un environnement d'exécution distribué de base et d'un ensemble de bibliothèques d'IA pour simplifier le calcul ML :

En savoir plus sur les bibliothèques Ray AI :

• Données : ensembles de données évolutifs pour le ML
• Former : formation distribuée
• Tune : réglage évolutif des hyperparamètres
• RLlib : apprentissage par renforcement évolutif
• Servir : service évolutif et programmable

Ou plus sur Ray Core et ses abstractions clés :

• Tâches : fonctions sans état exécutées dans le cluster.
• Acteurs : processus de travail avec état créés dans le cluster.
• Objets : valeurs immuables accessibles dans tout le cluster.

En savoir plus sur la surveillance et le débogage :

• Surveillez les applications et les clusters Ray avec le tableau de bord Ray.
• Déboguez les applications Ray avec le débogueur distribué Ray.

Ray s'exécute sur n'importe quelle machine, cluster, fournisseur de cloud et Kubernetes, et propose un écosystème croissant d'intégrations communautaires.

Installez Ray avec : pip install ray . Pour les roues de nuit, voir la page Installation.

Pourquoi Ray ?

Les charges de travail de ML actuelles nécessitent de plus en plus de calculs. Aussi pratiques soient-ils, les environnements de développement à nœud unique tels que votre ordinateur portable ne peuvent pas évoluer pour répondre à ces demandes.

Ray est un moyen unifié de faire évoluer les applications Python et IA d'un ordinateur portable vers un cluster.

Avec Ray, vous pouvez faire évoluer de manière transparente le même code d'un ordinateur portable vers un cluster. Ray est conçu pour être polyvalent, ce qui signifie qu'il peut exécuter de manière performante tout type de charge de travail. Si votre application est écrite en Python, vous pouvez la faire évoluer avec Ray, aucune autre infrastructure n'est requise.

Plus d'informations

• Documentation
• Livre blanc sur Ray Architecture
• Exoshuffle : brassage de données à grande échelle dans Ray
• Propriété : un système de contrats à terme distribués pour des tâches précises
• Article RLlib
• Ajuster le papier

Documents plus anciens :

• Papier Ray
• Papier Ray HotOS
• Livre blanc sur Ray Architecture v1

S'impliquer

Plate-forme	But	Temps de réponse estimé	Niveau d'assistance
Forum de discours	Pour les discussions sur le développement et les questions sur l’utilisation.	< 1 jour	Communauté
Problèmes GitHub	Pour signaler des bogues et déposer des demandes de fonctionnalités.	< 2 jours	L'équipe Ray OSS
Mou	Pour collaborer avec d'autres utilisateurs de Ray.	< 2 jours	Communauté
StackOverflow	Pour poser des questions sur l'utilisation de Ray.	3-5 jours	Communauté
Groupe Meetup	Pour en savoir plus sur les projets Ray et les meilleures pratiques.	Mensuel	Ray DevRel
Gazouillement	Pour rester informé des nouvelles fonctionnalités.	Tous les jours	Ray DevRel