简介:

Ray是开源框架,可管理、执行和优化计算需求,统一AI工作负载。

功能:

支持并行Python代码扩展和分发:Ray是Python原生的,能够对任何Python代码进行扩展和分发,可应用于模拟、回测等多种用例,让开发者可以更高效地处理复杂的计算任务。

多模态数据处理:可以处理包括图像、视频、音频等在内的结构化和非结构化数据,为处理多种类型的数据提供了便利,满足不同场景下的数据处理需求。

模型训练:能够大规模运行分布式训练,包括生成式AI基础模型、时间序列模型以及传统的AI/ML模型如XGBoost等,只需一行代码即可实现,并且与开发者所选的框架兼容,大大提高了模型训练的效率。

模型服务:部署模型和业务逻辑而非实例,Ray Serve提供独立扩展和分数资源功能,支持从大语言模型到稳定扩散模型、目标检测模型等任何ML模型,能让开发者充分发挥所部署模型的性能。

批量推理:利用异构计算来简化离线批量推理工作流程,在同一管道中使用CPU和GPU,提高资源利用率,充分饱和GPU并降低成本。

强化学习:运行一流的强化学习工作流程,Ray RLlib支持生产级高度分布式的RL工作负载,同时为各种行业应用保持统一和简单的API,方便开发者进行强化学习开发。

生成式AI:构建端到端的生成式AI工作流程,支持多模态模型、RAG应用等,为生成式AI的开发提供了全面的支持。

大语言模型推理和微调:能够无缝服务大语言模型并进行扩展,支持任何加速器和模型,适用于在线和批量推理,还能轻松大规模微调大语言模型。

需求人群:

["AI和ML开发者:Ray提供了丰富的工具和库,支持多种工作负载,能够帮助开发者更高效地进行模型训练、推理和部署,提高开发效率和代码的可扩展性。", "企业团队:企业在应对AI复杂性时面临着资源利用率低、成本高的问题,Ray的AI计算引擎可以支持任何工作负载,帮助企业提高生产效率,降低成本,实现真正的投资回报率。", "研究人员:研究人员需要处理大量的数据和复杂的模型,Ray的多模态数据处理和模型训练功能可以满足他们的需求,支持他们进行各种研究和实验。"]

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