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。