主要观点总结
本文主要介绍了Ray在构建可扩展的Audio/Video数据处理Pipeline中的应用，以及在字节跳动如何使用Ray处理大规模不稳定资源上的数据处理任务。文章详细阐述了Ray的优势，以及在构建Audio和Video数据处理Pipeline中所遇到的问题和解决方案。同时，分享了使用Ray的经验，包括Ray的扩展性、灵活性、Python友好性等方面的优势。最后，介绍了在不稳定资源环境下运行RayData的挑战及相应的改进方案。
关键观点总结
关键观点1: Ray用于构建可扩展的Audio/Video数据处理Pipeline
Ray提供了强大的分布式计算能力，可以方便开发分布式应用程序，构建数据处理pipeline。在构建Audio/Video数据处理Pipeline中，Ray解决了数据呈指数级增长、GPU和CPU资源有限、数据处理任务复杂等挑战。
关键观点2: Ray在字节跳动的应用
字节跳动使用Ray处理大规模不稳定资源上的数据处理任务，涉及Audio/Video数据处理、RLHF等多个业务领域。Ray的灵活性和资源调度能力帮助用户进行灵活的多角色DAG编排和异构计算，构建大规模高性能的ML基础设施。
关键观点3: 使用Ray的经验和优势
使用Ray的经验包括良好的可扩展性和灵活性、对Python友好、方便的调试和开发、Ray Dashboard提供作业相关的Restful API等。Ray的优势包括强大的分布式计算能力、自动管理数据分片的能力、自动扩缩容的能力等。
关键观点4: 在不稳定资源环境下运行RayData的挑战及改进方案
在不稳定资源环境下运行RayData面临诸多挑战，如资源抢占、任务失败和数据丢失等。为了解决这些问题，提出了任务重新分配和RayData血缘方案，通过重新分配任务和重新计算输出，减小actor异常退出对整个作业的影响。
文章预览
Ray Summit是Ray社区一年一度的全球盛会，2024年于9月30日至10月2日在美国旧金山举行，主题是"Where Builders Create the AI Future"，聚焦于构建人工智能的未来，吸引了全球众多AI开发者和行业领袖。今年的Ray Summit不仅是一个技术交流的平台，更是一个展示最新AI技术和趋势的舞台。包括OpenAI、Meta、LangChain、Google、Nvidia、ByteDance在内的多家顶尖科技公司和组织参与了此次盛会，共同探讨和分享了他们在AI领域的最新进展和洞见。 来自ByteDance的Xiaohong Dong、Zhibei Ma、Liguang Xie分享了题为 《How Bytedance Builds Large-Scale Data Processing Pipelines for Multimodal Models with Ray》 的演讲。 YouTube视频链接： https://www.youtube.com/watch?v=f67SKoxR9H0 =152s 我们来自字节跳动Seed（语音、视觉）和Data Infra团队，致力于构建高性能、可扩展的分布式数据处理平台，通过数据驱动的方法来提高多模态大
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