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Ray 是一个统一的框架，用于扩展 AI 和 Python 应用。Ray 由一个核心分布式运行时和一组简化机器学习计算的 AI 库组成：
了解更多关于 Ray AI 库 的信息：
或者更多关于 Ray Core 及其关键抽象的内容：
了解更多关于监控与调试的信息：
- 使用 Ray 仪表板 监控 Ray 应用程序和集群。
- 使用 Ray 分布式调试器 调试 Ray 应用程序。
Ray 可以在任何机器、集群、云提供商和 Kubernetes 上运行，并且拥有不断增长的社区集成生态系统。
使用以下命令安装 Ray：pip install ray。有关每夜版 wheel，请参阅安装页面。
为什么是雷？
如今的机器学习工作负载计算量日益增加。尽管方便，但像你的笔记本电脑这样的单节点开发环境无法满足这些需求。
Ray是一种统一的方式，可以将Python和AI应用从笔记本电脑扩展到集群。
有了 Ray，你可以无缝地将同样的代码从笔记本扩展到集群。Ray 设计为通用型，意味着它可以高效运行任何类型的工作负载。如果你的应用是用 Python 编写的，你可以用 Ray 扩展它，不需要其他基础设施。
更多信息
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参与其中
| 平台 | 目的 | 预计响应时间 | 支持级别 |
|---|---|---|---|
| 讨论论坛 | 用于开发讨论和使用问题。 | < 1天 | 社区 |
| GitHub 问题 | 用于报告错误和提交功能请求。 | < 2天 | Ray 开源团队 |
| Slack | 用于与其他 Ray 用户协作。 | < 2天 | 社区 |
| StackOverflow | 用于询问如何使用 Ray 的问题。 | 3-5天 | 社区 |
| 聚会小组 | 用于了解 Ray 项目和最佳实践。 | 每月 | Ray 开发关系团队 |
| 用于了解最新功能。 | 每天 | Ray 开发关系团队 |
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