What is Ray?
Ray — это фреймворк с открытым исходным кодом, который упрощает и оптимизирует рабочие задачи в области ИИ и машинного обучения. Созданный для разработчиков, он призван справляться с растущей сложностью ИИ — независимо от того, занимаетесь ли вы обучением больших моделей, обработкой мультимодальных данных или развертыванием готовых к производству решений. С помощью Ray вы можете плавно масштабироваться от своего ноутбука до тысяч графических процессоров, одновременно максимизируя использование ресурсов и минимизируя затраты.
Почему Ray?
ИИ развивается быстрее, чем когда-либо, и управление его сложностью представляет собой серьезную проблему. Команды часто сталкиваются с замедлением сроков производства, неэффективным использованием ресурсов и резко возрастающими затратами. Ray решает эти проблемы, выступая в качестве вашего движка вычислений для ИИ (AI Compute Engine), объединяя инфраструктуру для любых рабочих задач — ИИ, МО или генеративного ИИ.
Ключевые особенности
? Параллельный код Python
Масштабируйте и распределяйте приложения Python без усилий. Независимо от того, запускаете ли вы симуляции, бэктестинг или другие ресурсоемкие задачи, Ray упрощает параллелизацию вашего кода с минимальными изменениями.
? Обработка мультимодальных данных
С легкостью обрабатывайте структурированные и неструктурированные данные — изображения, видео, аудио и многое другое. Независимый от фреймворка подход Ray обеспечивает совместимость с вашими существующими инструментами.
? Распределенное обучение моделей
Обучайте модели в масштабе, от традиционных моделей МО, таких как XGBoost, до фундаментальных моделей генеративного ИИ. Ray поддерживает распределенное обучение всего одной строкой кода, плавно интегрируясь с вашими предпочитаемыми фреймворками.
? Обслуживание моделей
Эффективно развертывайте модели с помощью Ray Serve. Его независимое масштабирование и дробное распределение ресурсов обеспечивают оптимальную производительность для любой модели МО, от больших языковых моделей до моделей стабильной диффузии.
? Пакетный вывод
Оптимизируйте рабочие процессы пакетного вывода, используя гетерогенные вычисления. Используйте процессоры и графические процессоры в одном конвейере для максимального использования ресурсов и снижения затрат.
? Обучение с подкреплением
Запускайте рабочие процессы обучения с подкреплением производственного уровня с помощью Ray RLlib. Его унифицированные API упрощают сложные задачи обучения с подкреплением для широкого круга приложений.
? Рабочие процессы генеративного ИИ
Создавайте сквозные приложения генеративного ИИ, включая мультимодальные модели и конвейеры RAG (Retrieval-Augmented Generation), с помощью гибкой инфраструктуры Ray.
? Вывод и тонкая настройка больших языковых моделей
Бесшовно масштабируйте вывод больших языковых моделей (LLM) и эффективно настраивайте модели, даже для самых сложных задач.
Для кого предназначен Ray?
? Data Scientists & специалисты по машинному обучению
Масштабируйте рабочие задачи МО без необходимости глубоких знаний в области инфраструктуры. Ray позволяет вам сосредоточиться на создании моделей, в то время как он сам справляется со сложностями распределенных вычислений.
? Создатели и инженеры платформ МО
Создавайте масштабируемые, надежные платформы МО с помощью унифицированного API Ray. Упростите внедрение и интеграцию с более широкой экосистемой МО, уменьшив трения между разработкой и производством.
? Инженеры распределенных систем
Автоматизируйте оркестровку, планирование, отказоустойчивость и автомасштабирование с помощью примитивов распределенных вычислений Ray.
Результаты в реальном мире
Ray обеспечивает измеримый эффект для команд, работающих с ИИ в масштабе:
Обработано в 10-100 раз больше данных для обучения моделей.
Развернуто более 1 млн. ядер процессоров для онлайн-обслуживания моделей.
Обучено более 300 млрд. параметров для фундаментальных моделей.
На 82% снижены затраты на обработку данных, что позволило сэкономить 120 млн. долларов в год.
В 30 раз снижены затраты при переходе от Spark к Ray для пакетного вывода.
В 4 раза улучшена загрузка графических процессоров и снижены затраты в 7 раз.
Как это работает
Унифицированный фреймворк вычислений Ray состоит из трех уровней:
Библиотеки Ray AI: Масштабируемые, предметно-ориентированные библиотеки для задач МО, таких как обработка данных, обучение и обслуживание.
Ядро Ray (Ray Core): Универсальные примитивы распределенных вычислений для масштабирования приложений Python.
Кластеры Ray: Гибкие, автоматически масштабируемые кластеры, работающие на любой инфраструктуре — облачной, локальной или Kubernetes.
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
159921
Follow
Month Visit
270.6K
Tech used
Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,Cowboy
Top 5 Countries
29.88%
13.52%
7.22%
4.91%
3.69%
China
United States
Taiwan
Germany
Canada
Traffic Sources
1.61%
0.53%
0.07%
8.43%
48.92%
40.43%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ray was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-01.
Related Searches
Ray Альтернативи
Больше Альтернативи-
-
-
-
-
Создавайте высококачественный медиаконтент через быстрый и доступный API. От молниеносной генерации изображений до продвинутого вывода видео – все это обеспечивается специализированным оборудованием и возобновляемыми источниками энергии. Не требуются ни собственная инфраструктура, ни экспертные знания в области машинного обучения.