Ray: 统一的 AI 和 Python 应用程序扩展框架

Ray 是一个用于扩展 AI 和 Python 应用程序的统一框架。它由一个核心分布式运行时和一系列 AI 库组成,旨在简化机器学习计算。

Ray 的核心组件

Ray 的核心由以下几个关键抽象组成:

任务(Tasks): 在集群中执行的无状态函数。

角色(Actors): 在集群中创建的有状态工作进程。

对象(Objects): 可在整个集群中访问的不可变值。

这些抽象为开发者提供了强大而灵活的分布式编程模型。

Ray AI 库

Ray 提供了一套 AI 库,以简化机器学习工作流程:

Data: 用于机器学习的可扩展数据集。

Train: 分布式训练。

Tune: 可扩展的超参数调优。

RLlib: 可扩展的强化学习。

Serve: 可扩展和可编程的服务。

这些库帮助开发人员轻松构建和扩展复杂的 AI 应用程序。

Ray 的优势

Ray 的主要优势在于:

无缝扩展: 同样的代码可以从笔记本电脑扩展到集群。

通用性: 能够高效运行任何类型的工作负载。

简单性: 如果应用程序使用 Python 编写,就可以用 Ray 进行扩展,无需其他基础设施。

这使得 Ray 成为处理日益计算密集型的机器学习工作负载的理想选择。

监控和调试

Ray 提供了强大的工具来监控和调试应用程序:

Ray Dashboard: 用于监控 Ray 应用程序和集群。

Ray Distributed Debugger: 用于调试 Ray 应用程序。

这些工具极大地简化了分布式应用程序的开发和维护过程。

广泛的兼容性

Ray 可以在任何机器、集群、云提供商和 Kubernetes 上运行,并且拥有不断增长的社区集成生态系统。这种灵活性使其成为各种环境中的理想选择。

安装和文档

安装 Ray 非常简单,只需运行 pip install ray。对于每日构建的版本,可以参考安装页面。Ray 还提供了全面的文档,包括白皮书和研究论文,以帮助用户深入了解其架构和功能。

社区参与

Ray 拥有一个活跃的社区,提供多个平台供用户互动、提问和学习:

Discourse 论坛: 用于讨论开发和使用问题。

GitHub Issues: 用于报告错误和提出功能请求。

Slack: 用于与其他 Ray 用户协作。

StackOverflow: 用于询问如何使用 Ray 的问题。

Meetup 群组: 用于学习 Ray 项目和最佳实践。

Twitter: 用于了解新功能的最新信息。

这些平台为用户提供了多种方式来参与 Ray 社区,获得支持,并跟上最新发展。