ray

Ray — это единая платформа для масштабирования приложений AI и Python. Ray состоит из базовой распределенной среды выполнения и набора библиотек искусственного интеллекта для упрощения вычислений машинного обучения:

Узнайте больше о библиотеках Ray AI:

• Данные: масштабируемые наборы данных для машинного обучения
• Поезд: распределенное обучение
• Настройка: масштабируемая настройка гиперпараметров
• RLlib: масштабируемое обучение с подкреплением
• Обслуживание: масштабируемое и программируемое обслуживание

Или подробнее о Ray Core и его ключевых абстракциях:

• Задачи: Функции без сохранения состояния, выполняемые в кластере.
• Действующие лица: рабочие процессы с отслеживанием состояния, созданные в кластере.
• Объекты: неизменяемые значения, доступные во всем кластере.

Узнайте больше о мониторинге и отладке:

• Мониторинг приложений и кластеров Ray с помощью панели мониторинга Ray.
• Отлаживайте приложения Ray с помощью распределенного отладчика Ray.

Ray работает на любом компьютере, кластере, облачном провайдере и Kubernetes, а также обеспечивает растущую экосистему интеграции сообщества.

Установите Ray с помощью: pip install ray . Информацию о ночных колесах см. на странице «Установка».

Почему Рэй?

Сегодняшние рабочие нагрузки машинного обучения становятся все более ресурсоемкими. Какими бы удобными они ни были, одноузловые среды разработки, такие как ваш ноутбук, не могут масштабироваться для удовлетворения этих требований.

Ray — это унифицированный способ масштабирования приложений Python и искусственного интеллекта с ноутбука на кластер.

С помощью Ray вы можете легко масштабировать один и тот же код с ноутбука на кластер. Ray спроектирован как универсальный, что означает, что он может эффективно выполнять любые рабочие нагрузки. Если ваше приложение написано на Python, вы можете масштабировать его с помощью Ray, никакой другой инфраструктуры не требуется.

Дополнительная информация

• Документация
• Технический документ Ray Architecture
• Exoshuffle: крупномасштабное перемешивание данных в Ray
• Право собственности: распределенная фьючерсная система для мелкомасштабных задач.
• бумага RLlib
• Мелодия бумаги

Старые документы:

• Лучевая бумага
• Статья Рэя HotOS
• Технический документ Ray Architecture v1

Участие

Платформа	Цель	Примерное время ответа	Уровень поддержки
Дискурс-форум	Для обсуждений разработки и вопросов по использованию.	< 1 день	Сообщество
Проблемы с GitHub	Для сообщения об ошибках и подачи запросов на добавление функций.	< 2 дней	Команда Рэя ОСС
Слабый	За сотрудничество с другими пользователями Ray.	< 2 дней	Сообщество
StackOverflow	За вопросы о том, как использовать Ray.	3-5 дней	Сообщество
Группа встреч	За изучение проектов Ray и лучших практик.	Ежемесячно	Рэй ДевРел
Твиттер	Чтобы быть в курсе новых функций.	Ежедневно	Рэй ДевРел