Ray的论文中详细阐述了Ray的出发点、编程和计算模型以及架构。在开始使用Ray之前先明确使用它的目的及其底层原理对于使用Ray进行开发有一定的帮助。本文主要参考了论文中的第1-4节。 Ray is an ai compute engine Ray consists of a core distributed runtime and a set of ai libraries for accelerating ml workloads 文章浏览阅读3w次，点赞7次，收藏61次。如今机器学习需要分布式计算，Ray是流行的分布式Python框架，可与PyTorch搭配扩展机器学习应用。文章介绍了Ray生态系统，包括核心系统和library生态（如RaySGD、Ray Tune等），阐述了各部分优点及使用方法，还提及Ray在多领域的应用。 大模型推理引擎 vLLM 基于 Ray Core 及 Ray Serve 构建分布式推理能力，进一步丰富了 Ray 的 AI 生态。 2024 年，Ray 发布了 Ray 2.32 版本，引入 Ray DAG，更好地支持 AI 场景下异构设备间的通信，持续推动 Ray 在分布式计算尤其是 AI 领域的应用和发展。 With jamie foxx, kerry washington, regina king, clifton powell
The story of the life and career of the legendary rhythm and blues musician ray charles, from his humble beginnings in the south, where he went blind at age seven, to his meteoric rise to stardom during the 1950s and 1960s. Ray 是一个强大的分布式计算框架，它让 Python 开发者能够轻松地将单机代码扩展到分布式环境。 本篇概要：通过示例讲解 Ray 的这三个核心概念；介绍 Ray 的常用操作；分享个人使用遇到过的问题和踩坑点，以及最佳… Ray is an open source framework for managing, executing, and optimizing compute needs Unify ai workloads with ray by anyscale Try it for free today. Ray 介绍Ray 是 UC Berkeley RISELab 出品的机器学习分布式框架。UC Berkeley 教授 Ion Stoica 写了一篇文章： The Future of Computing is Distributed。里面详细说了 Ray 产生的原由。总结一下，就是由于 AI 和…
