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.

What it solves

Ray는 Python 및 AI 애플리케이션의 확장성 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 개발자는 인프라를 변경하거나 코드를 다시 작성할 필요 없이 단일 노드 개발 환경(예: 노트북)에서 대규모 클러스터로 이동할 수 있습니다.

How it works

Ray는 세 가지 핵심 추상화 개념을具有의 핵심 분산 런타임 제공합니다:

  • Tasks: 클러스터 전체에서 실행되는 상태가 없는(stateless) 함수.
  • Actors: 상태가 있는(stateful) 워커 프로세스.
  • Objects: 클러스터 전체에서 액세스할 수 있는 불변의 값.

또한 데이터 처리, 분산 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 강화 학습을 위한 라이브러리를 포함하여 머신러닝 컴퓨팅을 단순화하기 위한 전문화된 AI 라이브러리 세트를 포함하고 있습니다.

Highlights

  • Unified Framework: Python 앱을 노트북에서 클러스터로 원활하게 확장할 수 있습니다.
  • AI Libraries: Data, Train, Distributed Training, Tune (Hyperparameter Tuning), RLlib (Reinforcement Learning), 및 Serve (Model Serving)를 위한 전용용 도구를 포함합니다.
  • Flexible Deployment: 모든 머신, 클러스터, Cloud Provider, 또는 Kubernetes 上에서 실행됩니다.
  • Observability: Includes a built-in Dashboard for monitoring and the Ray Distributed Debugger for troubleshooting.