Technology Radar
Published : Apr 03, 2024
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This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions, it is likely that it is still relevant. If the blip is older, it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar.
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Apr 2024
Trial
机器学习（ML）的工作负载正在变得越来越计算密集型。尽管用笔记本电脑开发训练模型很便利，但这样的单节点开发环境很难适应扩展需求。Ray AI 和 Python 代码从笔记本电脑扩展到集群的统一框架。它本质上是一个封装良好的分布式计算框架，集成了一系列 AI 库以简化 ML 的工作。通过与其他框架（例如，PyTorch 和TensorFlow的集成，它可以用于构建大规模 ML 平台。像 OpenAI 和字节跳动这样的公司大量使用 Ray 进行模型训练和推理。我们还使用它的 AI 库帮助我们的项目进行分布式训练和超参数调优。我们推荐你在构建可扩展的 ML 项目时尝试使用 Ray。
