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Ray 概述 ​

17378600036261737860047894 Ray 是一个开源的分布式计算框架，旨在简化构建和运行分布式应用程序的过程。它由加州大学伯克利分校的研究人员开发，并且现在由 Anyscale（一家由 Ray 的创建者成立的公司）维护和支持。Ray 使得开发者可以轻松地将机器学习应用、强化学习算法以及其他需要高性能计算的任务扩展到大规模集群上。

主要特点 ​

  1. 易用性：Ray 提供了高层次的 API，使得开发者能够以类似于编写单机程序的方式来编写分布式应用，而无需深入了解底层的分布式系统原理。
  2. 灵活性：Ray 支持多种编程模型，包括任务并行（Task Parallelism）、Actor 模型等，适用于不同的应用场景。
  3. 高效性：通过细粒度的资源管理和高效的调度算法，Ray 能够在多节点集群环境中实现高性能的数据处理和模型训练。
  4. 扩展性：无论是单台机器还是上千台服务器组成的集群，Ray 都能很好地适应，支持水平扩展。
  5. 生态系统丰富：除了核心库之外，Ray 还拥有丰富的生态系统，如 Ray Tune（超参数优化）、Ray Serve（模型服务）、RLlib（强化学习库）等，为不同领域提供了专门的支持。

核心概念 ​

  • Tasks：无状态函数，可以在远程执行。它们是 Ray 中最基本的并行单元。
  • Actors：有状态的对象，可以在远程创建并在多个任务之间共享状态。
  • Objects：Ray 内部使用分布式对象存储来管理数据，允许跨进程或跨机器高效访问共享数据。
  • Remote Functions and Classes：通过 @ray.remote 装饰器定义的任务和 Actor 类，可以被提交给 Ray 进行分布式执行。

使用场景 ​

  • 机器学习与深度学习：加速模型训练过程，支持大规模数据集上的实验和超参数调优。
  • 强化学习：提供了一个强大的平台来开发和评估复杂的强化学习算法。
  • 大数据分析：利用其高效的分布式计算能力处理海量数据集。
  • 实时数据处理和服务部署：借助 Ray Serve 可以方便地部署模型作为微服务，处理实时请求。

示例代码 ​

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Ray 来并行化 Python 函数：

python
import ray

# 初始化 Ray
ray.init()

# 定义一个远程函数
@ray.remote
def my_function(x):
    return x * x

# 并行执行该函数
futures = [my_function.remote(i) for i in range(4)]
print(ray.get(futures))  # 输出: [0, 1, 4, 9]

# 关闭 Ray
ray.shutdown()