Ray 是一个强大的分布式计算框架，在机器学习和 AI 社区中获得显著关注。随着数据集和模型在规模和复杂性上不断增长，跨多台机器扩展计算能力变得越来越重要，而 Ray 为这一挑战提供了优雅的解决方案。
Ray 特别有吸引力的地方在于其统一的分布式计算方法。Ray 不需要开发人员为不同类型的分布式工作负载学习不同的系统，而是提供了一个单一框架，可以处理从简单并行处理到复杂的机器学习管道和强化学习工作负载的所有内容。
该框架的 Python 优先方法使其能够被广泛的开发人员使用。通过熟悉的 API 和最小的开销，Ray 允许你相对较少地更改代码来扩展现有的 Python 应用程序。这种易于采用的特性对于希望利用分布式计算而不完全重写其应用程序的团队至关重要。
Ray 的一个突出特性是它对基于任务并行和基于角色的编程模型的支持。这种灵活性允许开发人员为他们的特定用例选择正确的抽象，无论是并行运行独立计算还是管理有状态的分布式对象。
对于机器学习工作负载，Ray 提供了专门的库，如用于超参数调优的 Ray Tune、用于强化学习的 Ray RLlib 和用于模型服务的 Ray Serve。这些库构建在核心 Ray 框架之上，确保在不同 ML 任务中一致的性能和可扩展性。
自动扩展功能在云环境中特别有价值，Ray 可以根据工作负载需求自动调整工作节点的数量。这可以带来显著的成本节约，同时确保在需要时有计算资源可用。
作为一个使用过各种分布式计算框架的人，我欣赏 Ray 对开发人员生产力的关注。该框架在幕后处理了分布式系统的大部分复杂性，允许开发人员专注于他们的应用程序逻辑而不是基础设施问题。
围绕 Ray 的生态系统不断发展，提供了与流行机器学习库和框架的集成。这个丰富的生态系统使得更容易将 Ray 纳入现有工作流程，并利用其扩展能力而无需进行重大架构更改。
