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在当今的人工智能和机器学习领域，构建一个高效、可扩展且易于管理的机器学习平台是许多企业和研究机构面临的重大挑战。随着数据量的不断增长和模型复杂度的提高，传统的机器学习平台往往难以满足现代 AI 应用的需求。Ray，作为一个强大的分布式计算框架，为解决这些问题提供了一种全新的思路。本文将详细介绍 Ray 在机器学习基础设施中的应用，以及如何利用 Ray 构建高效、灵活的机器学习平台。

Ray 简介

Ray 是一个开源的分布式计算框架，旨在为机器学习和 AI 应用提供统一的计算运行时。Ray 提供了一系列 AI 库，如 Ray Train、Ray Data 和 Ray Serve，这些库可以帮助团队简化机器学习平台的构建和管理。通过 Ray，用户可以轻松地将机器学习工作流从开发环境无缝扩展到生产环境，从而实现高效的模型训练和部署。

为什么选择 Ray 构建机器学习基础设施？

Ray 在机器学习基础设施中的优势主要体现在以下几个方面：

1. 无缝的开发到生产流程

Ray 的 AI 库大大减少了从开发到生产的摩擦。通过 Ray，用户可以在笔记本电脑上编写的 Python