What is Ray?
Rayは、AIと機械学習のワークロードを簡素化し最適化するオープンソースフレームワークです。開発者を対象として設計されており、大規模モデルのトレーニング、マルチモーダルデータの処理、本番環境向けソリューションのデプロイなど、AIの増大する複雑さを処理できるように設計されています。Rayを使用すると、ラップトップから数千ものGPUまでシームレスにスケーリングでき、リソース利用率を最大化し、コストを最小限に抑えることができます。
なぜRayなのか？
AIはかつてない速さで進化しており、その複雑さを管理することは課題となっています。チームは、生産スケジュールの遅延、リソースの未利用、急騰するコストなどに苦労することがよくあります。Rayは、AI Compute Engineとして機能することでこれらの問題を解決し、AI、ML、Gen AIなどあらゆるワークロードのインフラストラクチャを統合します。
主な機能
? 並列Pythonコード
Pythonアプリケーションを簡単にスケーリングおよび分散できます。シミュレーション、バックテスト、その他の計算負荷の高いタスクを実行する場合でも、Rayを使用すると、最小限の変更でコードを並列化できます。
? マルチモーダルデータ処理
画像、ビデオ、オーディオなど、構造化データと非構造化データを簡単に処理できます。Rayのフレームワーク非依存のアプローチにより、既存のツールとの互換性が確保されます。
? 分散型モデルトレーニング
XGBoostなどの従来のMLモデルからGen AIファウンデーションモデルまで、あらゆる規模でモデルをトレーニングできます。Rayは、1行のコードで分散トレーニングをサポートし、お好みのフレームワークとシームレスに統合されます。
? モデルサービング
Ray Serveを使用してモデルを効率的にデプロイします。独立したスケーリングとリソースの分割割り当てにより、LLMからStable Diffusionモデルまで、あらゆるMLモデルの最適なパフォーマンスが確保されます。
? バッチ推論
異種計算を活用することで、オフラインのバッチ推論ワークフローを最適化します。CPUとGPUを同じパイプラインで使用して、利用率を最大化し、コストを削減します。
? 強化学習
Ray RLlibを使用して、本番レベルの強化学習ワークフローを実行します。統一されたAPIにより、幅広いアプリケーションに対応した複雑な強化学習タスクが簡素化されます。
? Gen AIワークフロー
マルチモーダルモデルやRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインを含む、エンドツーエンドのGen AIアプリケーションを、Rayの柔軟なインフラストラクチャで構築できます。
? LLM推論とファインチューニング
大規模言語モデル（LLM）の推論をシームレスにスケーリングし、最も要求の厳しいワークロードでもモデルを効率的にファインチューニングします。
Rayの対象ユーザー
? データサイエンティストとMLの実務者
深いインフラストラクチャの専門知識がなくても、MLワークロードをスケーリングできます。Rayを使用すると、分散コンピューティングの複雑さを処理しながら、モデルの構築に集中できます。
? MLプラットフォームビルダーとエンジニア
Rayの統一されたAPIを使用して、スケーラブルで堅牢なMLプラットフォームを作成できます。開発と本番環境間の摩擦を軽減し、より広範なMLエコシステムとのオンボーディングと統合を簡素化します。
? 分散システムエンジニア
Rayの分散コンピューティングプリミティブを使用して、オーケストレーション、スケジューリング、フォールトトレランス、自動スケーリングを自動化します。
実世界の成果
Rayは、大規模なAIに取り組むチームに測定可能な影響を与えます。
モデルトレーニングデータが10～100倍処理されました。
オンラインモデルサービングのために100万個以上のCPUコアがデプロイされました。
ファウンデーションモデルのために3000億個以上のパラメーターがトレーニングされました。
データ処理コストが82％削減され、年間1億2000万ドルの節約を実現しました。
バッチ推論のためにSparkからRayに切り替えることで、コストが30倍削減されました。
GPUの利用率が4倍向上し、コストが7倍削減されました。
動作原理
Rayの統一されたコンピューティングフレームワークは、3つのレイヤーで構成されています。
Ray AIライブラリ：データ処理、トレーニング、サービングなどのMLタスクのための、スケーラブルなドメイン固有のライブラリです。
Ray Core：Pythonアプリケーションをスケーリングするための汎用的な分散コンピューティングプリミティブです。
Rayクラスタ：クラウド、オンプレミス、Kubernetesなど、あらゆるインフラストラクチャ上で実行される、柔軟で自動スケーリングするクラスタです。
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
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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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