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Ray core scale generic python code with simple, foundational primitives that enable a high degree of control for building distributed applications or custom platforms. Ray 是一个强大的分布式计算框架，它让 Python 开发者能够轻松地将单机代码扩展到分布式环境。 本篇概要：通过示例讲解 Ray 的这三个核心概念；介绍 Ray 的常用操作；分享个人使用遇到过的问题和踩坑点，以及最佳… Ray则是一种通用的集群计算框架，既支持模型的训练，又支持对环境的仿真或与环境的交互，还支持模型服务。 Ray所面临的任务涵盖了从轻量级、无状态的计算任务（例如仿真）到长时间运行的、有状态的计算任务（例如训练）。
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如今机器学习需要分布式计算，Ray是流行的分布式Python框架，可与PyTorch搭配扩展机器学习应用。 文章介绍了Ray生态系统，包括核心系统和library生态（如RaySGD、Ray Tune等），阐述了各部分优点及使用方法，还提及Ray在多领域的应用。 6.1. Ray 简介 # Ray 是一个可扩展的计算框架。 它最初为强化学习设计，之后逐渐演变成一个面向数据科学和人工智能的框架。 With ray, you can seamlessly scale the same code from a laptop to a cluster
本篇主要是介绍了 Ray 的基本概念和架构，以及如何搭建 Ray Cluster，最后通过一个简单的任务和 vLLM 示例来展示 Ray 的多机推理大模型使用。
本文介绍了基于Python的分布式框架Ray的基本安装与使用。 Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群，还可以自动的对分布式任务进行并发处理，且支持GPU分布式任务的提交，极大的简化了手动分布式开发的工作量。
