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Ray core scale generic python code with simple, foundational primitives that enable a high degree of control for building distributed applications or custom platforms. Try it for free today. Ray 是一个强大的分布式计算框架，它让 Python 开发者能够轻松地将单机代码扩展到分布式环境。 本篇概要：通过示例讲解 Ray 的这三个核心概念；介绍 Ray 的常用操作；分享个人使用遇到过的问题和踩坑点，以及最佳…

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With ray, you can seamlessly scale the same code from a laptop to a cluster Unify ai workloads with ray by anyscale Ray 是一个流行的分布式 Python 框架，它可以与 PyTorch 配对，以快速扩展机器学习应用。 本篇文章介绍 Ray 生态系统的各种元素，以及如何与 PyTorch 搭配使用!

本篇主要是介绍了 Ray 的基本概念和架构，以及如何搭建 Ray Cluster，最后通过一个简单的任务和 vLLM 示例来展示 Ray 的多机推理大模型使用。

本文介绍了基于Python的分布式框架Ray的基本安装与使用。 Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群，还可以自动的对分布式任务进行并发处理，且支持GPU分布式任务的提交，极大的简化了手动分布式开发的工作量。 Ray 是一个用于并行和分布式的通用框架。 Ray 提供了一个统一的任务并行和actor抽象，并且通过共享内存、零复制序列化和分布式调度达到了高的性能。 Ray则是一种通用的集群计算框架，既支持模型的训练，又支持对环境的仿真或与环境的交互，还支持模型服务。 Ray所面临的任务涵盖了从轻量级、无状态的计算任务（例如仿真）到长时间运行的、有状态的计算任务（例如训练）。 Ray is an open source framework for managing, executing, and optimizing compute needs