"Ray分布式计算框架：高性能、扩展AI和Python应用程序的统一工具"

Ray是一个开源的统一计算框架，用于扩展AI和Python应用程序，特别适用于机器学习任务。它提供了一系列可扩展的库，包括数据预处理、分布式训练、超参数调整、强化学习和模型服务。Ray还提供了Pythonic的分布式计算原语，可以并行化和扩展Python应用程序，并在多个节点和GPU上轻松分配工作负载。同时，Ray还提供了集成和实用工具，用于将Ray集群与现有工具和基础设施（如Kubernetes、AWS、GCP和Azure）进行集成和部署，以快速配置和访问云计算资源。此外，Ray还能够与具有本地和可扩展集成的机器学习生态系统进行协同工作。 Ray框架由三个主要部分组成： 1. Ray AI Runtime：这是一个开源的Python工具库，提供了一系列特定领域的工具，旨在为机器学习工程师、数据科学家和研究人员提供可扩展的统一工具包，以支持他们的机器学习应用程序开发和实验。 2. Ray Core：这是一个开源的通用分布式计算库，专门用于扩展Python应用程序。它为机器学习工程师和Python开发人员提供了一种简单且高效的方式，以编写并行化的代码，并将工作负载分布到多个节点和GPU上。Ray Core的目标是提供Pythonic的API，使开发人员可以方便地在分布式环境中进行任务分发和结果收集。 3. Ray Integration：Ray Integration提供了一系列集成和实用程序，以便用户能够将Ray集群与现有工具和基础设施进行集成和部署。它支持与Kubernetes、AWS、GCP和Azure等平台的集成，可以快速配置和访问云计算资源。此外，Ray Integration还支持与本地和可扩展集成的机器学习生态系统进行协同工作，以提供更强大的功能和更高的性能。 总之，Ray框架是一个多层次的开源计算框架，旨在帮助开发人员扩展AI和Python应用程序。它提供了一系列可扩展的库和工具，使机器学习工程师和Python开发人员能够更轻松地进行并行化和分布式计算，并与现有工具和基础设施进行集成。通过使用Ray框架，用户可以更快地开发机器学习应用程序，并获得更高的性能和灵活性。