当前位置: 首页 > news >正文

Ray开源程序 是用于扩展 AI 和 Python 应用程序的统一框架。Ray 由一个核心分布式运行时和一组用于简化 ML 计算的 AI 库组成

​一、软件介绍

文末提供程序和源码下载

       Ray开源程序 是用于扩展 AI 和 Python 应用程序的统一框架。Ray 由一个核心分布式运行时和一组用于简化 ML 计算的 AI 库组成

二、Ray AI 库的更多信息

  • 数据:适用于 ML 的可扩展数据集
  • 训练:分布式训练
  • Tune:可扩展的超参数优化
  • RLlib:可扩展的强化学习
  • 服务:可扩展和可编程的服务

Ray Core 及其关键抽象的信息

  • 任务:在集群中执行的无状态函数。
  • Actors:在集群中创建的有状态 worker 进程。
  • 对象:可跨集群访问的不可变值。

监控和调试的更多信息

  • 使用 Ray 控制面板监控 Ray 应用程序和集群。
  • 使用 Ray 分布式调试器调试 Ray 应用程序。

Ray 可在任何机器、集群、云提供商和 Kubernetes 上运行,并具有不断增长的社区集成生态系统

使用以下命令安装 Ray: pip install ray 。

三、为什么选择 Ray?

       当今的 ML 工作负载越来越具有计算密集型。尽管它们很方便,但单节点开发环境(如您的笔记本电脑)无法扩展以满足这些需求。

      Ray 是一种将 Python 和 AI 应用程序从笔记本电脑扩展到集群的统一方法。

      借助 Ray,您可以将相同的代码从笔记本电脑无缝扩展到集群。Ray 被设计为通用型,这意味着它可以高效地运行任何类型的工作负载。如果您的应用程序是用 Python 编写的,则可以使用 Ray 对其进行扩展,而无需其他基础设施。

Getting Involved 参与其中

软件下载源码

迅雷网盘

https://pan.xunlei.com/s/VOPPGX_gjtwrpW3iNHTXcDdsA1?pwd=xtbt#

本文信息来源于GitHub作者地址:GitHub - ray-project/ray: Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.

相关文章:

  • 4电池_基于开关电容的均衡
  • 项目实战-25年美赛MCM/ICM-基于数学建模与数据可视化的动态系统模型
  • agent初识
  • 0.1 基础阶段错题汇总
  • 前端 uni-app 初步使用指南
  • SpringMVC-第二章之RequestMapping注解详解
  • 一篇撸清 Http,SSE 与 WebSocket
  • 性能优化实践:性能监控体系
  • PyTorch_标量张量和数字的转换
  • React--》掌握react构建拖拽交互的技巧
  • Nginx 核心功能之正反代理
  • 以下是在 Ubuntu 上的几款PDF 阅读器,涵盖轻量级、功能丰富和特色工具:
  • 基于开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的爆品力构建研究
  • Linux网络编程 day3 五一结假
  • 【翻译、转载】MCP 提示 (Prompts)
  • 数据库Mysql_联合查询
  • ES6入门---第二单元 模块五:模块化
  • 去打印店怎么打印手机文件,网上打印平台怎么打印
  • flink常用算子整理
  • PyQt5基本介绍
  • 卡通型网站/营销咨询
  • 电商小程序需要什么资质/南京seo域名
  • 网站建设seo策略/关键词优化的主要工具
  • 西安网站建设公司都有哪些/武汉seo优化分析
  • 做网站得花多少钱/网站推广入口
  • 防钓鱼网站宣传/企业培训师资格证报考2022