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Ray是一个开源的统一计算框架,可以轻松扩展AI和Python工作负载,包括深度学习、超参数调优、模型服务和强化学习等。Ray被许多领先的AI和机器学习团队所信任和使用,Ray官网入口网址

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Ray是一个开源的统一计算框架,可以轻松扩展AI和Python工作负载,包括深度学习、超参数调优、模型服务和强化学习等。Ray被许多领先的AI和机器学习团队所信任和使用。

网站服务:生产效率,AI,分布式计算,商业AI,生产效率,AI,分布式计算。

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Ray简介

什么是”Ray”?

一个开源的统一计算框架,可以轻松扩展AI和Python工作负载,从强化学习到深度学习再到调优和模型服务。Ray提供了一套丰富的库和集成,包括深度学习、超参数调优、模型服务和强化学习等。Ray被许多领先的AI和机器学习团队所信任和使用。

“Ray”有哪些功能?

1. 深度学习:使用Ray加速PyTorch和Tensorflow工作负载,提供更高效和灵活的分布式执行框架。
2. 超参数调优:使用Ray Tune加速超参数搜索工作负载,通过使用最新的优化算法找到最佳模型并降低训练成本。
3. 模型服务:使用Ray Serve在规模上部署机器学习模型,Ray Serve是一个面向Python的、框架无关的模型服务框架。
4. 强化学习:使用RLlib扩展强化学习(RL),RLlib是一个框架无关的RL库,内置30多种先进的RL算法,包括A3C、DQN和PPO等。
5. 通用Python应用:使用Ray Core在Python中构建可扩展的分布式系统,提供简单和可组合的原语。
6. 数据处理:使用Ray Datasets在Python中扩展数据加载、写入、转换和转换。

应用场景:

1. 深度学习团队可以使用Ray加速PyTorch和Tensorflow的工作负载,提高训练效率和资源利用率。
2. 机器学习团队可以使用Ray Tune加速超参数搜索,找到最佳模型并降低训练成本。
3. 模型服务团队可以使用Ray Serve在规模上部署机器学习模型,提供高性能的模型服务能力。
4. 强化学习团队可以使用RLlib扩展强化学习,快速实现和比较不同的RL算法。
5. Python开发团队可以使用Ray Core构建可扩展的分布式系统,简化复杂工作负载的管理。
6. 数据处理团队可以使用Ray Datasets扩展数据加载、转换和转换的能力,提高数据处理效率。

“Ray”如何使用?

用户可以通过安装Ray库并按照文档中的指南使用Ray的各个功能模块,例如使用Ray Tune进行超参数调优,使用Ray Serve进行模型服务,使用RLlib进行强化学习等。Ray提供了丰富的示例代码和文档资源,帮助用户快速上手和应用Ray的功能。

Ray官网入口网址

https://ray.io

AI聚合大数据显示,Ray官网非常受用户欢迎,请访问Ray网址入口(https://ray.io)试用。

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