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Ray 是一个开源、原生支持 Python 的框架,用于分布式运行和扩展 AI、机器学习及其他计算密集型工作负载。

什么是 Ray?

Ray 是一个开源、原生支持 Python 的框架,用于管理、执行和优化分布式计算。其核心原语——任务、参与者和对象——帮助开发者分发 Python 应用,高级库则支持端到端 AI 工作流。

该平台面向多样化的工作负载和基础设施。它支持结构化和非结构化数据,包括图像、视频和音频;支持异构 CPU 和 GPU 资源;支持从传统机器学习到多模态模型和大语言模型的各种模型架构。Ray 可以从本地开发环境扩展到拥有数千个 GPU 的集群。

Ray 支持的工作负载包括分布式模型训练、模型服务、批量推理、强化学习、生成式 AI、LLM 推理和 LLM 微调。Anyscale 提供完全托管的选项,包括治理、开发者工具和专家支持。

Ray 能做什么?

分布式 Python 执行

Ray Core 提供任务、参与者和对象,用于扩展 Python 应用,包括模拟和回测。

多模态数据处理

在分布式工作流中处理图像、视频和音频等结构化与非结构化数据。

分布式模型训练

使用 Ray 为基础模型、时间序列模型、XGBoost 及其他 AI/ML 工作负载运行训练,并通过所述的一行式扩展路径和框架兼容性进行扩展。

使用 Ray Serve 提供模型服务

部署模型和业务逻辑,支持独立扩展和分数资源分配,包括 LLM、Stable Diffusion 模型和目标检测模型。

异构批量推理

在离线推理流水线中结合 CPU 和 GPU 资源,以提高加速器利用率并管理计算成本。

专业化 AI 工作流

通过 RLlib 支持面向生产的强化学习,以及生成式 AI、RAG、LLM 推理和 LLM 微调工作流。

使用场景

“分布式 Python 应用”

开发者可以并行化模拟、回测和其他 Python 程序,以获得单个进程或机器无法提供的更多执行能力。

“训练大型模型和传统模型”

AI 团队可以将基础模型、时间序列模型、XGBoost 及其他模型训练工作负载分布到可用计算资源上。

“生产环境模型服务”

团队可以将模型与业务逻辑一同部署,并独立扩展各个组件,同时支持不同模型类型和分数资源。

“离线批量推理”

数据和 ML 团队可以构建同时使用 CPU 和 GPU 的流水线,用于高容量推理任务。

“生成式 AI 和强化学习”

团队可以为多模态模型、RAG 应用、LLM 推理或微调,以及分布式强化学习组装工作流。

常见问题

什么是 Ray?

Ray 是一个开源框架,用于管理计算资源上的 Python 和 AI 工作负载并进行分布式处理。它包含支持分布式应用的核心原语和支持 AI 工作流的库。

Ray 支持哪些工作负载?

根据来源,Ray 支持分布式 Python 代码、多模态数据处理、模型训练、模型服务、批量推理、强化学习、生成式 AI、LLM 推理和 LLM 微调。

Ray 可以同时使用 CPU 和 GPU 吗?

可以。Ray 支持异构 GPU 和 CPU,包括在批量推理中同时使用这两类资源的流水线,以及支持独立资源扩展的模型服务。

Anyscale 与 Ray 有什么关系?

Anyscale 是用于运行 Ray 的完全托管平台。它在开源框架的基础上增加了企业级治理、高级开发者工具和专家支持。

提供的网站上有定价信息吗?

没有。提供的定价 URL 返回 404 页面,未显示定价详情。网站确实宣传了 Anyscale 免费试用和 100 美元额度优惠,但收集到的内容未提供套餐价格或限制。

快速信息

类别
开发者工具;机器学习基础设施;AI 平台
许可模式
开源
编程模型
原生支持 Python
核心范围
面向 AI、ML 和通用 Python 工作负载的分布式计算
扩展范围
从笔记本电脑到拥有数千个 GPU 的集群
托管选项
Anyscale
社区
Ray Community Slack
来源域名
ray.io

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