Ray est une bibliothèque open-source pour les tâches de calcul distribué, y compris la formation à l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement. Elle a été développée par l'équipe du RISELab de l'université de Berkeley pour relever les défis de la mise à l'échelle des charges de travail informatiques distribuées.
Ray fournit une API simple et facile à utiliser pour construire des systèmes distribués évolutifs et efficaces. Avec Ray, vous pouvez facilement distribuer votre charge de travail sur plusieurs machines et même l'augmenter ou la réduire en fonction des besoins. La bibliothèque est conçue pour être flexible, permettant aux développeurs d'utiliser leurs langages de programmation, frameworks et outils préférés.
L'une des principales caractéristiques de Ray est sa prise en charge de l'apprentissage automatique distribué. Ray fournit un ensemble d'API qui facilitent la formation de modèles d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données répartis sur plusieurs machines. Il est ainsi possible d'entraîner des modèles plus complexes plus et à moindre coût.
Ray dispose également d'un support intégré pour l'apprentissage par renforcement, qui devient de plus en plus populaire dans des domaines tels que la robotique et le développement de jeux. Avec Ray, vous pouvez facilement construire et entraîner des modèles d'apprentissage par renforcement, et les déployer sur une grappe de machines.
Un autre avantage de Ray est sa tolérance aux pannes et sa résilience. La bibliothèque est conçue pour gérer les défaillances avec élégance, de sorte que vous n'avez pas à vous soucier de perdre des données ou de voir vos calculs interrompus. Ray récupère automatiquement les défaillances et continue à exécuter votre charge de travail sans interruption.
Dans l'ensemble, Ray est une bibliothèque et flexible qui peut vous aider à construire et à mettre à l'échelle des charges de travail de calcul distribué, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement. Avec son API simple et sa tolérance aux pannes, Ray est un excellent choix pour les développeurs qui cherchent à construire des systèmes distribués de haute performance.