下一代AI应用需要不断和环境进行交互，并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求：性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。 Ray实现了动态执行引擎，可以表达任务并行和actor模型计算任务。...问题与方案 AI中的监督学习部分，已经出现了优秀的深度学习框架，使用定制的硬件加速计算。但是对于新兴的AI应用不仅要收集探索数据，还要采取动作不断和环境交互学习，这一类可以概括为强化学习。...当前的一些框架无法完全满足上面的要求： 1.像MapReduce、Spark、Dryad一类BSP模型框架不支持细粒度模拟或策略服务2.CIEL和Dask的任务并行框架对分布式训练和模型服务支持很少3....所以，Ray的目标是成为一款通用的计算计算框架，同时支持RL中的模拟、训练和服务这些需求。计算负载包括模拟这样的轻量、无状态的计算，也包括向训练这样长时、有状态的计算任务。...Ray提供了无状态(task)和有状态(actor)的通用分布式调度框架，支持训练、服务和模拟整个强化学习周期。通过良好的架构设计支撑了每秒百万级的任务调度，可以很好支撑未来新兴AI应用的需求。
开源地址：https://github.com/ray-project/ray Ray是一个高性能的分布式计算框架，在AI和大模型领域得到了广泛应用，OpenAI的训练底层框架就是Ray。...使用方法 安装Ray： pip install ray 主节点启动： ray start --head --num-gpus=1 # num-gpus用于指定使用主节点上几张卡 启动后看输出日志，记录下来主节点的...，命令`ray status` 分布式任务执行： 在主节点上运行python程序，Ray会自动把任务分到多台机器上执行。...代码位置：ray/src/ray/gcs at master · ray-project/ray 2、驱动进程：是一个特殊的工作进程，为了执行python main函数。可以提交任务，但不会执行。...内存模型 1、Ray worker在task或actor执行期间使用堆内存 2、大型Ray对象使用的共享内存（由‘ Ray .put() ’创建或由Ray任务返回的值），当worker调用‘ Ray.put
尽管针对特定用例（如参数服务器或超参数搜索）和AI之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。...这样的框架应该包括手动优化系统的性能优势，而不需要用户对调度，数据传输和机器故障进行推理。...AI的开源框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库使用...与其他分布式系统的关系：今天使用了许多流行的分布式系统，但是其中大多数并不是用AI应用程序构建的，并且缺乏支持所需的性能以及表示AI应用程序的API。...我们的论文 我们的代码库 我们的文档 Ray可以安装pip install ray。我们鼓励你尝试Ray。
Ray cluster....http://ray.readthedocs.io/en/latest/using-ray-on-a-cluster.html http://ray.readthedocs.io/en/latest/using-ray-on-a-large-cluster.html...http://ray.readthedocs.io/en/latest/using-ray-and-docker-on-a-cluster.html ray docker: http://ray.readthedocs.io...cd ray ....不同agent 不同训练策略 Package Reference ray.rllib.agents ray.rllib.env ray.rllib.evaluation ray.rllib.models
Ray是UC Berkeley RISELab新推出的高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，具有比Spark更优异的计算性能。...Ray目前还处于实验室阶段，最新版本为0.2.2版本。虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架，但是它的架构具有通用的分布式计算抽象。...# 导入ray，并初始化执行环境 import ray ray.init() # 定义ray remote函数 @ray.remote def hello(): return "Hello world...@ray.remote Ray中使用注解@ray.remote可以声明一个remote function。.../index.html Ray源代码：https://github.com/ray-project/ray
Ray由两个主要部分组成--Ray Core，它是一个分布式计算框架，而Ray Ecosystem，广义上讲是一些与Ray打包的特定任务库（例如Ray Tune--一个超参数优化框架，RaySGD用于分布式深度学习...然而，与Dask不同的是，Ray并不模仿NumPy和Pandas的API--它的主要设计目标不是为数据科学工作做一个落地的替代品，而是为Python代码的并行化提供一个通用的低层次框架。...Ray更像是一个通用的集群和并行化框架，可以用来构建和运行任何类型的分布式应用。由于Ray Core的架构方式，它经常被认为是一个构建框架的框架。...2 选择正确的框架 这里没有简单明了的方法来选择 "最佳 "框架，就像每个复杂的问题一样，答案在很大程度上取决于我们具体工作流程中的背景和许多其他因素。...为了更好地理解Dask-on-Ray试图填补的空白，我们需要看一下Dask框架的核心组件。
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型，是最近异军突起的框架。...大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心，不过很少有人知道在其背后，一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。...在这一领域，Ray 是影响力最大的框架。在它出现之前，OpenAI 使用自定义工具集合来开发大模型。...软件公司 Weights & Biases 的 CEO Lukas Biewald 认为，Ray 已是 AI 世界中炙手可热的后起之秀。...新一代 AI 需要新的开发工具，Ray 只是一系列迅速兴起的下一代机器学习工具中的一个，这些工具正在迅速颠覆 AI 的开发方式。
尽管针对特定用例（如 参数服务器或超参数搜索）和AI（人工智能）之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。...Ray（高性能分布式执行框架）的其中一个目标是使从业者能够将一个运行在笔记本电脑上的原型算法，用相对较少的代码行使之成为一个高性能的分布式应用程序并在集群（或多个单核机器）上高效运行。...这样的框架应该包括手动优化系统的性能优势，而不需要用户对调度，数据传输和机器故障进行推理。...开源的AI框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库大量地使用...与其他分布式系统的关系：目前使用了许多流行的分布式系统，但是其中大多数并不是用AI应用程序构建的，且缺乏支持所需的性能以及表示AI应用程序的API（应用程序编程接口）。
文章目录 0 Ray深度强化学习框架概述 1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 3 Tune使用场景—调参 4 RLLib使用场景—RL算法...5 Ray、Tune和RLLib关系 6 Ray系统架构（实现多进程和跨节点通信） 6.1 Ray系统架构—概述 6.2 Ray系统架构—内存管理 7 Tune系统架构（实验资源分配+调参） 8 RLLib...系统架构（Trainer、Policy和Agent） 8.1 Policy实现功能 8.2 Trainer实现功能 参考文献 0 Ray深度强化学习框架概述 Ray——分布式框架的基础设施，提供多进程通信和集群维护等功能...若目前CPU已满，则等待，下图所示为8个CPU正在作业，剩余2个实验正在等待中 4 RLLib使用场景—RL算法 RLLib基于Tune和Ray实现强化学习算法，下图基于IMPALA框架，图中Trainer...Ray是啥？Tune和RLLib又是什么？ [2] Ray v1.2 官方文档
python分布式执行框架Ray的介绍 说明 1、Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。 2、Ray是一种分布式执行框架，便于大规模应用程序和利用先进的机器学习库。...Ray通过以下方式完成这项任务： 为构建和运行分布式应用程序提供简单的原语。 使最终用户能够并行化单个机器代码，而代码更改很少到零。...在核心Ray之上包含大量应用程序、库和工具，以支持复杂的应用程序。.../ray-1.4.1-cp36-cp36m-manylinux2014_x86_64.whl (51.6 MB) |████████████████████████████████| 51.6...-1.4.1 redis-3.5.3 rsa-4.7.2 setuptools-57.4.0 yarl-1.6.3 以上就是python分布式执行框架Ray的介绍，希望对大家有所帮助。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架...开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日，该框架已被开源。...在本文中，伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。...尽管对于特定的用例而言（如参数服务器或超参数搜索），这些解决方案的效果很好，同时 AI 领域之外也存在一些高质量的分布式系统（如 Hadoop 和 Spark），但前沿开发者们仍然常常需要从头构建自己的系统...开源的人工智能框架 与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架互相兼容，在很多应用上，在 Ray 中使用一个或多个深度学习框架都是非常自然的（
https://github.com/ray-project/ray A high-performance distributed execution engine Ray is a flexible,...Ray comes with libraries that accelerate deep learning and reinforcement learning development: Ray Tune...: Hyperparameter Optimization Framework Ray RLlib: Scalable Reinforcement Learning More Information Documentation...Tutorial Blog Ray paper Ray HotOS paper Ray RLlib: Scalable Reinforcement Learning Ray RLlib is an RL...execution toolkit built on the Ray distributed execution framework.
数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。...BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架，它能利用 Ray 及其本地库（Native Libraries）来支持高级 AI 用例，如 AutoML 和自动时间序列分析。...可以直接传输到 Ray 程序中用于高级 AI 应用。...得益于 Ray Tune 与框架无关的特性，AutoEstimator 同时适用于 PyTorch 和 TensorFlow 模型。...及其库为大数据构建可扩展的 AI 应用程序（使用 RayOnSpark）、提高端到端 AI 开发效率（在 Ray Tune 之上使用 AutoML）以及构建特定领域的 AI 用例（例如使用 Chronos
这对系统的性能和灵活性提出了新的要求，而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。...为此，UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray，并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文：《Ray: A Distributed Framework for Emerging...AI Applications》。...更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front） 当前 Ray 最新版本为 0.3，仍处于实验室阶段，感兴趣的朋友可以看看该项目在 GitHub 上的代码（https://github.com...未来Ray会如何发展，是否真的能够实现它在开发之初的目标：取代Spark，AI前线将持续关注报道。
在这个过程中，主要分为三个步骤：可行性分型，性能瓶颈分析以及Ray Tracing的可编程渲染管线。 ?...在OpenGL GLSL正式版还没有推出时，研究人员就着手尝试，是否可以借助可编程渲染管线的流程实现Ray Tracing，这样，借助GPU的并行能力，提升Ray Tracing的渲染效率。...如上图，左侧是可编程渲染管线的基本流程，右侧是Ray Tracing的简化流程。简单说，我们的第一步就是试图用左侧的流程来实现右侧的逻辑。...同理，在图1的Ray Tracing中，对应4个Pass，每一条Ray都有一个状态state，对应需要执行的Pass：Traverse，intersecting，shading和done。...于是，开始了探索适合Ray Tracing的高效的渲染管线。 ?
Whitted-Style Ray Tracing 基于Phong模型，Whitted提出了一个新的模型，公式如下： ?...Distributed ray tracing 在Whitted Ray tracing中都是针对点的采样。...Distributed ray tracing的核心思想就是在等量的射线下，让射线的方向具备一定的随机性，从而高效的模拟渲染结果。本质上就是Monte Carlo integration。...因此，Ray Tracing会有这样一个问题：越深便会创建越多的射线，而这些射线对最终的强度贡献很小，性价比很低，如左侧。...当然，借助GPU也能极大的提高性能，但Ray Tracing从CPU迁移到GPU，也面临很多的挑战，技术上是否可行，GPU中的性能瓶颈是什么，如何抽象出适合ray tracing的pipeline，这些问题我们有
vectors generation with Ray” 的主题演讲，与海内外开发者分享了开源向量数据库 Milvus 和非结构化数据 ETL 平台 Towhee 赋能开源执行框架 Ray 的经验与思考...作为全球最受欢迎的开源向量数据库 Milvus 的创造者，Zilliz 致力于研发面向企业级 AI 应用的向量数据库系统，帮助企业便捷开发 AI 应用。...作为近年流行的开源高性能分布式执行框架，Ray 开源社区每月会举办 Bay Area monthly Meetup，为大家分享作为社区的重要组成部分，其他用户是如何使用 Ray 的，以及每次新版本的发布社区团队都带来了哪些新功能...Filip 也在此次的分享中，介绍了 Towhee 与 Ray 之间的合作与共创。...分享的最后，Filip 也提到了两者结合目前遇到的一些挑战，也希望对 Ray 和 Towhee 感兴趣的活跃开发者们可以积极参与社区贡献！
Ray tracing ray tracing，光线追踪，简称光追，顾名思义，是以研究光线在不同环境下的运动为基础的渲染技术，其对应的理论是辐射转移，这里，光线本质是一种电磁波，而运动则产生了能量在不同介质之间的转移...Whitted-style ray tracing是一种点采样的算法，而现实中并不存在抽象的点。...Real time ray tracing Ray tracing这么牛，相比rasterization，为何至今并没有广泛应用呢。问题就是性能。...首先是ray tracing的可编程渲染管线。...卡马克在十年前曾说过“Eventually ray tracing will win.”。
Stereoscopic LOGO on wall of ECADI, designed by Ray....Ray: Please be patient and stay tuned….. ?...Profile of Ray Special Thanks to Ray ← Interviewee Jingdong, Truely ← Type setting Kily Ruan ← Translation...Read More AI Skin Doctor - Wuliang Driverless - Yuchuan What is "like", feel happy in it; What is "love...-- Ray
######RAY >有一个师姐问我如何ray（就是渲染一下） >官方解释：“ray” creates a ray-traced image of the current frame....谷歌翻译：“ray”创建当前帧的光线跟踪图像。这可能需要一些时间（最多几分钟，具体取决于图像复杂程度）。...id=command:ray 这是指令的一个链接，毕竟如果我说的不对还有原始参考文献。 #丛PDB网站上获取2jep这个蛋白 fetch 2jep ? #ray一下 ray ?...#ray下，并且固定长宽 ray 1024,768 ? #ray下Y轴旋转45度 ray angle=45 ? #ray下，x轴平移45 ?...# 完整命令 # ray一下且保存 ray ray 1024,768 # 保存到D盘的Project目录下，命名为test.png png D:\Project\test.png 结果 ?
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