What is Ray?
Ray 是一個開放原始碼框架，能簡化並優化 AI 與機器學習的工作負載。它專為開發人員打造，旨在處理 AI 日益增長的複雜性——無論您是訓練大型模型、處理多模態數據，還是部署可投入生產的解決方案。使用 Ray，您可以從個人筆電無縫擴展到數千個 GPU，同時最大限度地提高資源利用率並降低成本。
為什麼選擇 Ray？
AI 的發展速度比以往任何時候都快，而管理其複雜性則是一項挑戰。團隊常常苦於生產時間線過長、資源利用不足以及成本激增等問題。Ray 通過充當您的AI 計算引擎來解決這些問題，它統一了任何工作負載（AI、ML 或生成式 AI）的基礎架構。
主要功能
? 平行 Python 程式碼
輕鬆擴展和分佈 Python 應用程式。無論您是在執行模擬、回測還是其他計算密集型任務，Ray 都能讓您輕鬆地將程式碼並行化，只需進行最少的更改。
? 多模態數據處理
輕鬆處理結構化和非結構化數據——圖像、影片、音訊等等。Ray 的框架不可知方法確保與您現有的工具相容。
? 分散式模型訓練
從傳統的 ML 模型（如 XGBoost）到生成式 AI 基礎模型，都能大規模訓練模型。Ray 只需一行程式碼即可支援分散式訓練，並能與您偏好的框架無縫整合。
? 模型服務
使用 Ray Serve 高效能地部署模型。其獨立的擴展和部分資源分配確保任何 ML 模型（從大型語言模型到穩定擴散模型）都能獲得最佳效能。
? 批次推論
通過利用異構計算來優化離線批次推論工作流程。在同一個管道中使用 CPU 和 GPU 以最大限度地提高利用率並降低成本。
? 強化學習
使用 Ray RLlib 執行生產級別的強化學習工作流程。其統一的 API 簡化了各種應用程式的複雜 RL 任務。
? 生成式 AI 工作流程
使用 Ray 的彈性基礎架構構建端到端的生成式 AI 應用程式，包括多模態模型和 RAG（基於檢索的生成）管道。
? 大型語言模型 (LLM) 推論和微調
無縫擴展大型語言模型 (LLM) 推論，並高效能地微調模型，即使是最苛刻的工作負載也能輕鬆應對。
Ray 適用於誰？
? 數據科學家和機器學習實踐者
擴展 ML 工作負載，無需深入的基礎架構專業知識。Ray 讓您可以專注於構建模型，而它則負責處理分散式計算的複雜性。
? 機器學習平台構建者和工程師
使用 Ray 的統一 API 建立可擴展、穩健的 ML 平台。簡化與更廣泛 ML 生態系統的導入和整合，減少開發和生產之間的摩擦。
? 分散式系統工程師
使用 Ray 的分散式計算原語自動化協調、排程、容錯和自動擴展。
實際成果
Ray 為大規模處理 AI 的團隊帶來可衡量的影響：
處理的模型訓練數據量增加了 10-100 倍。
為線上模型服務部署了超過 100 萬個 CPU 核心。
為基礎模型訓練了超過 3000 億個參數。
數據處理成本降低了 82%，每年節省 1.2 億美元。
將批次推論從 Spark 切換到 Ray 後，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 的統一計算框架由三個層級組成：
Ray AI 函式庫：適用於數據處理、訓練和服務等 ML 任務的可擴展領域特定函式庫。
Ray Core：用於擴展 Python 應用程式的通用分散式計算原語。
Ray 集群：可在任何基礎架構（雲端、本地或 Kubernetes）上運行的彈性自動擴展集群。
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
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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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