What is Ray?
Ray est le framework open-source qui simplifie et optimise les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Conçu pour les développeurs, il est pensé pour gérer la complexité croissante de l'IA, que vous entraîniez de grands modèles, que vous traitiez des données multimodales ou que vous déployiez des solutions prêtes pour la production. Avec Ray, vous pouvez évoluer sans effort de votre ordinateur portable à des milliers de GPU, tout en maximisant l'utilisation des ressources et en minimisant les coûts.
Pourquoi Ray ?
L'IA évolue plus vite que jamais, et la gestion de sa complexité représente un défi. Les équipes sont souvent confrontées à des délais de production lents, à des ressources sous-utilisées et à des coûts exorbitants. Ray résout ces problèmes en agissant comme votre moteur de calcul IA, unifiant l'infrastructure pour toute charge de travail : IA, ML ou IA générative.
Fonctionnalités clés
? Code Python parallèle
Mettez à l'échelle et distribuez les applications Python sans effort. Que vous exécutiez des simulations, des backtests ou d'autres tâches gourmandes en calcul, Ray facilite la parallélisation de votre code avec des modifications minimales.
? Traitement de données multimodales
Gérez facilement les données structurées et non structurées : images, vidéos, audio, etc. L'approche agnostique du framework de Ray assure la compatibilité avec vos outils existants.
? Entraînement de modèles distribué
Entraînez des modèles à grande échelle, des modèles ML traditionnels comme XGBoost aux modèles fondamentaux d'IA générative. Ray prend en charge l'entraînement distribué avec une seule ligne de code, s'intégrant parfaitement à vos frameworks préférés.
? Serveur de modèles
Déployez des modèles efficacement avec Ray Serve. Sa mise à l'échelle indépendante et son allocation fractionnée des ressources garantissent des performances optimales pour tout modèle ML, des LLM aux modèles de diffusion stable.
? Inférénces par lots
Optimisez les flux de travail d'inférence par lots hors ligne en tirant parti du calcul hétérogène. Utilisez des CPU et des GPU dans le même pipeline pour maximiser l'utilisation et réduire les coûts.
? Apprentissage par renforcement
Exécutez des flux de travail d'apprentissage par renforcement de niveau production avec Ray RLlib. Ses API unifiées simplifient les tâches RL complexes pour un large éventail d'applications.
? Flux de travail d'IA générative
Construisez des applications d'IA générative de bout en bout, y compris des modèles multimodaux et des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation), grâce à l'infrastructure flexible de Ray.
? Inférénces et affinage des LLM
Mettez à l'échelle l'inférence des grands modèles de langage (LLM) de manière transparente et affinez les modèles efficacement, même pour les charges de travail les plus exigeantes.
À qui s'adresse Ray ?
? Data scientists et praticiens du ML
Mettez à l'échelle les charges de travail ML sans avoir besoin d'une expertise approfondie de l'infrastructure. Ray vous permet de vous concentrer sur la création de modèles tandis qu'il gère la complexité du calcul distribué.
? Constructeurs de plateformes ML et ingénieurs
Créez des plateformes ML évolutives et robustes avec l'API unifiée de Ray. Simplifiez l'intégration et l'intégration avec l'écosystème ML plus large, réduisant les frictions entre le développement et la production.
? Ingénieurs systèmes distribués
Automatisez l'orchestration, la planification, la tolérance aux pannes et la mise à l'échelle automatique avec les primitives de calcul distribué de Ray.
Résultats concrets
Ray a un impact mesurable pour les équipes qui s'attaquent à l'IA à grande échelle :
10 à 100 fois plus de données d'entraînement de modèles traitées.
Plus d'1 million de cœurs CPU déployés pour le service de modèles en ligne.
Plus de 300 milliards de paramètres entraînés pour les modèles fondamentaux.
82 % de réduction des coûts de traitement des données, soit 120 millions de dollars d'économies annuelles.
Réduction des coûts de 30 fois en passant de Spark à Ray pour l'inférence par lots.
Amélioration de 4 fois de l'utilisation du GPU et réduction des coûts de 7 fois.
Fonctionnement
Le framework de calcul unifié de Ray se compose de trois couches :
Bibliothèques IA Ray : Bibliothèques spécifiques au domaine et évolutives pour les tâches ML telles que le traitement des données, l'entraînement et le service.
Ray Core : Primitives de calcul distribué à usage général pour la mise à l'échelle des applications Python.
Clusters Ray : Clusters évolutifs et flexibles qui s'exécutent sur n'importe quelle infrastructure : cloud, sur site ou Kubernetes.
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,Cowboy
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ray was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-01.
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