ray

Ray 是一个面向 AI 工作负载的分布式计算框架，提供统一的运行时和一系列专用库以加速机器学习任务。其核心包含轻量级分布式运行时（支持任务、Actor 和对象抽象），并集成 Ray Train（分布式训练）、Tune（超参优化）、RLlib（强化学习）、Serve（模型服务）和 Data（可扩展数据处理）等 AI 库。支持 Python 原生接口，可在本地、集群、云环境及 Kubernetes 上部署。适用于需要弹性扩展 ML 训练、超参搜索、在线推理服务或复杂 AI 流水线的场景。