Ray开源项目 – 分布式AI计算引擎

Ray是一个由UC Berkeley开源的分布式计算框架，专注于简化大规模机器学习模型的训练与部署。它提供灵活的任务调度和资源管理，支持高效的资源利用和成本节约，让开发者能轻松扩展计算能力，处理复杂模型训练任务。Ray还具备弹性伸缩、异构调度和容错机制等特点，确保计算稳定性和效率。

Ray的特点:

1. 弹性伸缩：自动扩缩容计算节点，应对突发负载
2. 异构调度：统一管理CPU/GPU/TPU资源池
3. 容错机制：任务失败自动重启，保障长周期训练
4. 任务并行：支持多节点协同计算
5. 资源调度：动态分配计算资源
6. 模型训练：优化分布式训练流程
7. Python集成：无缝对接主流库

Ray的功能:

1. 大规模强化学习训练
2. 实时推荐系统更新
3. 多模态模型联合训练
4. 大数据处理：分布式数据分析
5. 模型训练：加速深度学习任务
6. 实时应用：支持动态推理服务

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