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概要 Ray 是一个开源的分布式计算框架，由加州大学伯克利分校 RISELab 开发。它的主要目标是让分布式计算变得简单和高效，特别适合 AI 和机器学习工作负载。 优点： 简单易用：使用 Python API，学习曲线平缓，只需要少量代码修改就能将本地代码转换为分布式执行，支持函数级别的并行化。 灵活性：支持多种计算模式：任务并行、角色并行、数据并行，可以处理有状态和无状态的计算，适配多种应用场景：机器学习、强化学习、模型服务等。 高性能：低延迟任务调度，高效的对象存储系统，良好的可扩展性。自动管理 CPU、GPU 等计算资源。 容错机制：任务失败自动重试，Actor 故障恢复。 核心概念： Task：通过 @ray.remote 装饰器将普通函数转换为分布式任务 Actor：支持有状态的并行计算 Object Store：分布式共享内存系统，用于数据共享 示例解析 分布式任务 将 func 函数转换为分布式任务，并通过 func.remote(args) 做未来的计算。 12345678910111213141516171819import ray# 初始化 Rayray. ...

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