Ray

Ray ist ein Open-Source-Framework, das es ermöglicht, AI- und Python-Workloads auf einfache Weise zu skalieren. Es bietet eine einheitliche Plattform für die Verarbeitung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Workloads, Hyperparameter-Tuning, Modell-Serving und Reinforcement-Learning.

Vorteile von Ray

• Einfache Skalierung von Python-Anwendungen auf Hunderte von Knoten oder GPUs auf jeder Cloud
• Keine Änderungen am Code erforderlich
• Flexibles und skalierbares Framework für Machine-Learning- und Deep-Learning-Workloads
• Integrierte Bibliotheken für Hyperparameter-Tuning, Modell-Serving und Reinforcement-Learning
• Unterstützung für verschiedene Cloud-Anbieter und Infrastrukturen

Anwendungsbereiche von Ray

• Deep Learning: Beschleunigung von PyTorch- und TensorFlow-Workloads mit einem ressourceneffizienten und flexiblen verteilten Ausführungsframework
• Hyperparameter-Tuning: Beschleunigung von Hyperparameter-Suchen mit Ray Tune
• Modell-Serving: Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf skalierbarer Weise mit Ray Serve
• Reinforcement-Learning: Skalierung von Reinforcement-Learning-Workloads mit RLlib
• Allgemeine Python-Anwendungen: Einfache Erstellung skalierbarer, verteilter Systeme in Python mit einfachen und komponierbaren Primitiven in Ray Core
• Datenverarbeitung: Skalierung von Datenladungen, -schreibungen, -konvertierungen und -transformationen in Python mit Ray Datasets

Erfahrungen von Unternehmen

• "Ray hat uns geholfen, die Skalierbarkeit, Latenz und Kosten-Effizienz sehr großer Workloads zu verbessern. Wir konnten die Skalierbarkeit um eine Größenordnung verbessern, die Latenz um über 90% reduzieren und die Kosten-Effizienz um über 90% verbessern." - Patrick Ames, Principal Engineer
• "Ray hat die Art und Weise, wie wir skalierbare, verteilter Programme für Cohere's LLM-Pipelines schreiben, grundlegend vereinfacht. Sein intuitives Design ermöglicht es uns, komplexe Workloads zu verwalten und unsere Modelle auf Tausenden von TPUs mit wenig bis keinem Overhead zu trainieren." - Siddhartha Kamalakara, Machine Learning Engineer

Weitere Informationen

• Ray-Dokumentation
• Ray-Architektur-Whitepaper
• Exoshuffle: Large-Scale Data Shuffle in Ray
• Ownership: A Distributed Futures System for Fine-Grained Tasks

Erste Schritte mit Ray

• Installieren Sie Ray mit pip install ray
• Lesen Sie die Ray-Dokumentation und die Ray-Tutorials
• Erstellen Sie Ihre erste skalierbare Python-Anwendung mit Ray