分布式框架下的数据处理与模型推理实践

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作者  | 景泓斐 Ray 是一个高性能的分布式计算框架，以其简单灵活的并行化和分布式特性，在 AI 和大模型领域得到了广泛应用。随着大模型（如 GPT、Transformer 等）的兴起，训练和部署的计算需求呈指数级增长，而传统单机或简单分布式工具难以满足复杂任务的需求。Ray 提供了统一的分布式计算抽象，开发者可以利用其模块化功能快速构建并扩展分布式 AI 应用，从数据处理到模型推理，覆盖了 AI 应用的完整生命周期。 1 概念 Ray 是一个开源的高性能分布式计算框架，旨在简化大规模分布式应用的开发和运行。它提供了灵活的任务调度、资源管理以及并行计算能力，使开发者能够轻松实现从单机到多节点的计算扩展。Ray 支持多种场景，包括分布式机器学习训练、强化学习、超参数优化、大规模数据处理和实时模型部署等。Ray 的核心概念是通过统一 ………………………………