ray · Python 分布式 AI 计算引擎

ray-project/ray

AI / 机器学习 · Python
★ 43,562 · Fork 7,940 · 最近推送 2026-08-20

项目速览

Ray 是一个面向 AI 和 Python 应用的统一分布式计算引擎，由核心运行时和多个 AI 库组成，用于简化机器学习工作负载的扩展。它解决了从单机到集群的分布式执行、数据并行训练、超参数调优、强化学习和模型服务等复杂问题。近期因对 LLM 训练和推理的支持增强而备受关注，社区活跃且集成广泛。

技术亮点

• 核心抽象包括 Tasks、Actors 和 Objects，支持无状态函数和有状态进程的分布式执行
• 内置 Data、Train、Tune、RLlib 和 Serve 等库，覆盖数据处理到模型服务的全流程
• 支持在任意机器、集群、云平台和 Kubernetes 上运行，具备灵活的部署能力
• 提供 Dashboard 和分布式调试器，便于监控和排查应用问题

适合谁看

适合需要扩展 Python 或机器学习工作负载的开发者、数据科学家和 AI 工程师。

如何上手

建议通过官方文档（docs.ray.io）了解核心概念，并使用 pip install ray 快速安装，然后从示例代码入手实践。

README 摘录

.. image:: https://github.com/ray-project/ray/raw/master/doc/source/images/ray header logo.png .. image:: https://readthedocs.org/projects/ray/badge/?version=master :target: http://docs.ray.io/en/master/?badge=master .. image:: https://img.shields.io/badge/Ray-Join%20Slack-blue :target: https://www.ray.io/join-slack .. image:: https://img.shields.io/badge/Di…

标签

#data-science #deep-learning #deployment #distributed #hyperparameter-optimization #hyperparameter-search #large-language-models #llm

仓库地址

https://github.com/ray-project/ray

点击文末「阅读原文」直达 GitHub