Ray

概述

Ray 是一个面向 AI 平台的通用计算引擎，旨在解决日益复杂的 AI 工作负载与基础设施挑战。它以 Python 原生 为设计出发点，通过轻量级的核心原语和一套高阶库，使开发者能够把本地代码无缝扩展到分布式环境。Ray 支持多模态数据处理、分布式训练、在线与批量推理、强化学习等典型 AI 场景，并能在异构硬件上进行精细化资源调度与独立伸缩。

核心能力

1. 分布式并行计算（Parallel Python Code）: 提供任务（tasks）、actor 与对象存储等核心原语，让任意 Python 代码可横向扩展，用于仿真、回测、数据处理等场景。

2. 模型训练（Model Training）: 支持分布式训练与大规模基础模型训练，兼容主流框架，能以极少的代码实现跨节点训练与加速。

3. 模型服务与推理（Model Serving & LLM Inference）: Ray Serve 提供独立伸缩与分数化资源调度，支持在线与批量 LLM 推理、多模型部署与异构硬件利用。

4. 多模态数据处理（Multi-Modal Data Processing）: 原生支持图像、视频、音频与结构化数据的混合处理，便于构建端到端的数据流水线。

5. 强化学习与端到端库（RLlib 与 Ray Libraries）: 提供面向生产的强化学习工具与一整套高阶库，覆盖数据、训练、推理到部署的完整工作流。

生态与治理

Ray 拥有活跃的开源社区（大量 stars、下载与贡献者），并由 Anyscale 提供托管与企业级支持，包含更完善的开发工具、治理能力与专家服务。Anyscale 将 Ray 打包为可管理的平台，使团队可以更快将原型迁移到生产、优化资源利用率并降低运维复杂度。

推荐原因

• 可扩展性：从笔记本到上千 GPU 的透明伸缩能力，适合快速验证到大规模训练的场景；
• 资源利用与成本效率：对异构计算资源精细调度，提升 GPU/CPU 利用率，降低批处理与推理成本；
• 开发者友好：Python 原生接口与高阶库减少分布式编程复杂度，缩短上线周期；
• 生态与未来可持续性：活跃开源社区与 Anyscale 的企业支持确保项目长期演进与生产可用性。

综上，Ray 适合需要高并发、异构加速器支持与端到端 AI 工作流的团队，用于构建可扩展、性能优越且易维护的生产级 AI 平台。