What is Ray?
Ray是一个开源框架，用于简化和优化AI和机器学习工作负载。它专为开发人员打造，旨在应对AI日益增长的复杂性——无论您是训练大型模型、处理多模态数据，还是部署可用于生产的解决方案。使用Ray，您可以从笔记本电脑无缝扩展到数千个GPU，同时最大限度地利用资源并降低成本。
为什么选择Ray？
AI 的发展速度比以往任何时候都快，而管理其复杂性则是一项挑战。团队常常面临生产周期缓慢、资源利用不足和成本飙升的问题。Ray通过充当您的AI 计算引擎来解决这些问题，它统一了任何工作负载（AI、ML或生成式AI）的基础设施。
关键特性
? 并行Python代码
轻松扩展和分发Python应用程序。无论您是在运行模拟、回测还是其他计算密集型任务，Ray都能让您轻松地并行化代码，而只需进行最小的更改。
? 多模态数据处理
轻松处理结构化和非结构化数据——图像、视频、音频等等。Ray的框架无关方法确保与您现有的工具兼容。
? 分布式模型训练
大规模训练模型，从像XGBoost这样的传统ML模型到生成式AI基础模型。Ray只需一行代码即可支持分布式训练，并与您首选的框架无缝集成。
? 模型服务
使用Ray Serve高效部署模型。其独立的扩展和比例资源分配确保任何ML模型（从LLM到稳定扩散模型）都能获得最佳性能。
? 批量推理
通过利用异构计算来优化离线批量推理工作流程。在同一管道中使用CPU和GPU以最大限度地提高利用率并降低成本。
? 强化学习
使用Ray RLlib运行生产级别的强化学习工作流程。其统一的API简化了各种应用的复杂强化学习任务。
? 生成式AI工作流程
使用Ray灵活的基础设施构建端到端的生成式AI应用程序，包括多模态模型和RAG（检索增强生成）管道。
? LLM推理和微调
无缝扩展大型语言模型 (LLM) 推理，并高效地微调模型，即使是最苛刻的工作负载也能轻松应对。
Ray适合谁？
? 数据科学家和ML从业人员
无需深入了解基础设施，即可扩展ML工作负载。Ray让您可以专注于构建模型，而它则负责处理分布式计算的复杂性。
? ML平台构建者和工程师
使用Ray统一的API创建可扩展、强大的ML平台。简化与更广泛的ML生态系统的集成和入职，减少开发和生产之间的摩擦。
? 分布式系统工程师
使用Ray的分布式计算原语自动执行编排、调度、容错和自动扩展。
实际应用成果
Ray为大规模处理AI的团队带来了显著的影响：
处理的模型训练数据量增加了10-100倍。
为在线模型服务部署了100万+个CPU核心。
为基础模型训练了3000亿+个参数。
数据处理成本降低了82%，每年节省1.2亿美元。
将批量推理从Spark切换到Ray后，成本降低了30倍。
GPU利用率提高了4倍，成本降低了7倍。
工作原理
Ray统一的计算框架由三个层组成：
Ray AI库：用于ML任务（如数据处理、训练和服务）的可扩展、特定领域的库。
Ray核心：用于扩展Python应用程序的通用分布式计算原语。
Ray集群：可在任何基础设施（云、本地或Kubernetes）上运行的灵活的自动扩展集群。
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
Starting Price
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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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