ray

Ray é uma estrutura unificada para dimensionar aplicativos de IA e Python. Ray consiste em um tempo de execução distribuído central e um conjunto de bibliotecas de IA para simplificar a computação de ML:

Saiba mais sobre as bibliotecas Ray AI:

• Dados: conjuntos de dados escaláveis ​​para ML
• Trem: Treinamento Distribuído
• Ajuste: ajuste de hiperparâmetro escalável
• RLlib: Aprendizado por Reforço Escalável
• Servir: Servir escalonável e programável

Ou mais sobre Ray Core e suas principais abstrações:

• Tarefas: funções sem estado executadas no cluster.
• Atores: processos de trabalho com estado criados no cluster.
• Objetos: Valores imutáveis ​​acessíveis em todo o cluster.

Saiba mais sobre monitoramento e depuração:

• Monitore aplicativos e clusters Ray com o Ray Dashboard.
• Depure aplicativos Ray com o Ray Distributed Debugger.

Ray é executado em qualquer máquina, cluster, provedor de nuvem e Kubernetes e apresenta um ecossistema crescente de integrações comunitárias.

Instale o Ray com: pip install ray . Para rodas noturnas, consulte a página de instalação.

Por que Ray?

As cargas de trabalho de ML atuais exigem cada vez mais computação. Por mais convenientes que sejam, os ambientes de desenvolvimento de nó único, como o seu laptop, não podem ser dimensionados para atender a essas demandas.

Ray é uma maneira unificada de dimensionar aplicativos Python e IA de um laptop para um cluster.

Com o Ray, você pode escalar perfeitamente o mesmo código de um laptop para um cluster. Ray foi projetado para ser de uso geral, o que significa que pode executar qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho. Se seu aplicativo for escrito em Python, você poderá escalá-lo com Ray, sem necessidade de outra infraestrutura.

Mais informações

• Documentação
• Artigo técnico da Ray Architecture
• Exoshuffle: embaralhamento de dados em grande escala em Ray
• Propriedade: um sistema futuro distribuído para tarefas refinadas
• Papel RLlib
• Ajustar papel

Documentos mais antigos:

• Papel raio
• Artigo Ray HotOS
• Artigo técnico da arquitetura Ray v1

Envolvendo-se

Plataforma	Propósito	Tempo de resposta estimado	Nível de suporte
Fórum de Discurso	Para discussões sobre desenvolvimento e dúvidas sobre uso.	< 1 dia	Comunidade
Problemas do GitHub	Para relatar bugs e preencher solicitações de recursos.	<2 dias	Equipe Ray OSS
Folga	Por colaborar com outros usuários do Ray.	<2 dias	Comunidade
StackOverflow	Para fazer perguntas sobre como usar o Ray.	3-5 dias	Comunidade
Grupo Meetup	Para aprender sobre projetos e práticas recomendadas do Ray.	Mensal	Ray DevRel
Twitter	Para se manter atualizado sobre os novos recursos.	Diário	Ray DevRel