Scale generic Python code with simple, foundational primitives that enable a high degree of control for building distributed applications or custom platforms. Deploy a Ray cluster on AWS, …

Ray是一个开源的分布式机器学习框架，不仅拥有高效的分布式训练能力，也有丰富的机器学习应用，极大地降低了大规模机器学习的门槛，非常适合人工智能方向的科研人员和工程师们学习！

Ray is a unified framework for scaling AI and Python applications. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI libraries for simplifying ML compute:

Ray is a unified way to scale Python and AI applications from a laptop to a cluster. With Ray, you can seamlessly scale the same code from a laptop to a cluster. Ray is designed to be general-purpose, meaning that it can performantly run any kind of workload.

Apr 11, 2024 · 要在 Python 中使用 Ray，首先使用以下命令安装 Ray：pip install ray。要在 Java 中使用 Ray，首先在您的项目中添加 ray-api 和 ray-runtime 依赖项。然后我们可以使用 Ray 来并行化你的程序。这里只使用Python API。 1.将Python函数与Ray任务并行化 首先，导入ray并初始 …

ray允许使用小数位的gpu，其通过设置config["num_workers"]=0.1分配给每个worker小数位的gpu。另外，使用gpu必须显示地设置config["num_gpus"]=1（不可以设置为小数） 3.3.限制单个程序的资源. 下面的代码给出限制单个程序资源的方法

Sep 3, 2024 · 本文介绍了基于Python的 分布式 框架Ray的基本安装与使用。 Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群，还可以自动的对分布式任务进行 并发 处理，且支持 GPU 分布式任务的提交，极大的简化了手动分布式开发的工作量。 假设我们在一个局域网内有多台工作站 (不是服务器)，那么有没有一个简单的方案可以实现一个小集群，提交分布式的任务呢？ Ray 为我们提供了一个很好的解决方案，允许你通过conda和Python灵活的构建集群环境，并提 …

Feb 25, 2021 · Ray 是一个流行的分布式 Python 框架，它可以与 PyTorch 配对，以快速扩展机器学习应用。 本篇文章介绍 Ray 生态系统的各种元素，以及如何与 PyTorch 搭配使用! Ray 是什么？ Ray 是一个并行和分布式 Python 的开源库。 从高层次上看，Ray 生态系统由三部分组成：核心 Ray 系统、用于机器学习的可扩展库（包括原生库和第三方库），以及用于在任何集群或云提供商上启动集群的工具。 Ray 可以用来在多个核心或机器上扩展 Python 应用。 它有几个主要的 …

Jan 11, 2024 · 官方文档的结构如下（2.9.0版本为例）： Tips. Ray官网当前的slogan是 “Ray is an open-source unified framework for scaling AI and Python applications. ”，这里强调Python生态，但Ray同时支持**Java和C++**分布式应用，推荐两篇老文章：

Dec 16, 2022 · 基于Ray Serve的优势，Ray 2.0提供了一种新的方式来构建、测试和部署多模推理graph，即Deployment Graph API。 Deployment Graphs建立在Ray task和actor API之上，可以用来构建多模推理pipeline，而ML用户可以在其中混合模型和自己的业务逻辑。