Ray

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Ray是一个开源的统一计算框架，可以轻松扩展AI和Python工作负载，包括深度学习、超参数调优、模型服务和强化学习等。Ray被许多领先的AI和机器学习团队所信任和使用。

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Ray简介

Scale your compute-intensive Python workloads. From reinforcement learning to large-scale model serving， Ray makes the power of distributed compute easy and accessible to every engineer.

什么是”Ray”？

一个开源的统一计算框架，可以轻松扩展AI和Python工作负载，从强化学习到深度学习再到调优和模型服务。Ray提供了一套丰富的库和集成，包括深度学习、超参数调优、模型服务和强化学习等。Ray被许多领先的AI和机器学习团队所信任和使用。

“Ray”有哪些功能？

1. 深度学习：使用Ray加速PyTorch和Tensorflow工作负载，提供更高效和灵活的分布式执行框架。
2. 超参数调优：使用Ray Tune加速超参数搜索工作负载，通过使用最新的优化算法找到最佳模型并降低训练成本。
3. 模型服务：使用Ray Serve在规模上部署机器学习模型，Ray Serve是一个面向Python的、框架无关的模型服务框架。
4. 强化学习：使用RLlib扩展强化学习（RL），RLlib是一个框架无关的RL库，内置30多种先进的RL算法，包括A3C、DQN和PPO等。
5. 通用Python应用：使用Ray Core在Python中构建可扩展的分布式系统，提供简单和可组合的原语。
6. 数据处理：使用Ray Datasets在Python中扩展数据加载、写入、转换和转换。

应用场景：

1. 深度学习团队可以使用Ray加速PyTorch和Tensorflow的工作负载，提高训练效率和资源利用率。
2. 机器学习团队可以使用Ray Tune加速超参数搜索，找到最佳模型并降低训练成本。
3. 模型服务团队可以使用Ray Serve在规模上部署机器学习模型，提供高性能的模型服务能力。
4. 强化学习团队可以使用RLlib扩展强化学习，快速实现和比较不同的RL算法。
5. Python开发团队可以使用Ray Core构建可扩展的分布式系统，简化复杂工作负载的管理。
6. 数据处理团队可以使用Ray Datasets扩展数据加载、转换和转换的能力，提高数据处理效率。

“Ray”如何使用？

用户可以通过安装Ray库并按照文档中的指南使用Ray的各个功能模块，例如使用Ray Tune进行超参数调优，使用Ray Serve进行模型服务，使用RLlib进行强化学习等。Ray提供了丰富的示例代码和文档资源，帮助用户快速上手和应用Ray的功能。

Ray官网入口网址

https://ray.io

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