Ray

Ray官網

Ray是一個開源的統一計算框架，可以輕松擴展AI和Python工作負載，包括深度學習、超參數調優、模型服務和強化學習等。Ray被許多領先的AI和機器學習團隊所信任和使用。

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Ray簡介

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”？

一個開源的統一計算框架，可以輕松擴展AI和Python工作負載，從強化學習到深度學習再到調優和模型服務。Ray提供了一套豐富的庫和集成，包括深度學習、超參數調優、模型服務和強化學習等。Ray被許多領先的AI和機器學習團隊所信任和使用。

“Ray”有哪些功能？

1. 深度學習：使用Ray加速PyTorch和Tensorflow工作負載，提供更高效和靈活的分布式執行框架。
2. 超參數調優：使用Ray Tune加速超參數搜索工作負載，通過使用最新的優化算法找到最佳模型并降低訓練成本。
3. 模型服務：使用Ray Serve在規模上部署機器學習模型，Ray Serve是一個面向Python的、框架無關的模型服務框架。
4. 強化學習：使用RLlib擴展強化學習（RL），RLlib是一個框架無關的RL庫，內置30多種先進的RL算法，包括A3C、DQN和PPO等。
5. 通用Python應用：使用Ray Core在Python中構建可擴展的分布式系統，提供簡單和可組合的原語。
6. 數據處理：使用Ray Datasets在Python中擴展數據加載、寫入、轉換和轉換。

應用場景：

1. 深度學習團隊可以使用Ray加速PyTorch和Tensorflow的工作負載，提高訓練效率和資源利用率。
2. 機器學習團隊可以使用Ray Tune加速超參數搜索，找到最佳模型并降低訓練成本。
3. 模型服務團隊可以使用Ray Serve在規模上部署機器學習模型，提供高性能的模型服務能力。
4. 強化學習團隊可以使用RLlib擴展強化學習，快速實現和比較不同的RL算法。
5. Python開發團隊可以使用Ray Core構建可擴展的分布式系統，簡化復雜工作負載的管理。
6. 數據處理團隊可以使用Ray Datasets擴展數據加載、轉換和轉換的能力，提高數據處理效率。

“Ray”如何使用？

用戶可以通過安裝Ray庫并按照文檔中的指南使用Ray的各個功能模塊，例如使用Ray Tune進行超參數調優，使用Ray Serve進行模型服務，使用RLlib進行強化學習等。Ray提供了豐富的示例代碼和文檔資源，幫助用戶快速上手和應用Ray的功能。

Ray官網入口網址

https://ray.io

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