Ray
活跃简介
Ray 是一个统一框架,用于在单机到大规模集群上扩展 Python 和 AI 应用
核心特性
- 统一分布式运行时 — 无需配置即可从单机扩展到集群
- Ray AI Libraries — 提供 Data/Train/Tune/RLlib/Serve 一站式 ML 能力
- Tasks & Actors — 无状态函数和有状态工作进程抽象
- Ray Serve — 可编程模型服务,支持动态扩缩容
- RLlib — 工业级强化学习库,支持主流 RL 算法
- Ray Tune — 超参数调优框架,支持并行搜索算法
适用场景
💡 训练大规模深度学习模型并跨多节点分布式训练
💡 以极低延迟部署 ML 服务端,支持动态扩缩容
💡 超参数调优,加速模型迭代
💡 基于 Ray RLlib 进行强化学习训练
💡 在大规模数据集上加速数据预处理管道
分类
快速开始
# 安装 Ray
pip install ray
# 启动本地 Ray 集群
import ray
ray.init()
# 定义远程任务
@ray.remote
def square(x):
return x * x
# 并行执行 4 个任务
futures = [square.remote(i) for i in range(4)]
ray.get(futures)