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今天为大家分享一个神奇的 Python 库 - ray。 Github地址：https://github.com/ray-project/ray/ 在当今大数据和人工智能的时代，对于分布式计算框架的需

大模型离线推理，是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理，在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。

使用cube开源一站式云原生机器学习平台实现ray多级分布式，避免单机算力不足，或者单机白名单限制等单机问题。同时又方便的创建和管理分布式计算集群

Python Ray 扩展指南（二） 第六章：实施流处理应用程序 到目前为止，在本书中，我们一直在使用 Ray 来实现无服务器批处理应用程序。在这种情况下，数据被收集或者从用户那里提供，然后用于计算。

Python Ray 扩展指南（一） 前言 在本书中，Holden Karau 和 Boris Lublinksy 探讨了当今计算领域最重要的趋势：对可扩展计算需求的增长。这一趋势在很大程度上受到机器

Python Ray 扩展指南（三） 第九章：使用 Ray 进行高级数据处理 尽管数据生态系统的快速发展，您可能最终需要使用多种工具作为数据管道的一部分。Ray Datasets 允许在数据和 ML

Ray解读（一）：从论文看架构 1. 简介 人类的想象力是无限的，人类产生的数据也是无限的？当数据不得不突破单机处理的极限的时候，分布式应用就应运而生了。同理，挖掘数据潜力的机器学习算法也会有这样的瓶

Python Ray 是一个开源的分布式应用框架，旨在简化 Python 中的并行和分布式计算。Ray 提供了一个灵活的编程模型。

2025年数据科学三巨头对决：Ray、Dask与Spark全方位测评与实战指南 🚀 本文改编自Onehouse博客 • 原文链接：https://www.onehouse.ai/blog/apache