Ray es un framework unificado para escalar aplicaciones de Inteligencia Artificial y Python.
Ray consta de un tiempo de ejecución distribuido central y un conjunto de herramientas de bibliotecas (Ray AIR) para acelerar las cargas de trabajo de Machine Learning.
El uso del aprendizaje automático con el lanzamiento de Ray 2.0, Ray by Anyscale se ha convertido en uno de los métodos más ampliamente adoptados por los cuales las empresas pueden manejar las cargas de trabajo sofisticadas de IA.
Con el lanzamiento de Ray 2.0., se lanza Ray AI (AIR), una capa de tiempo de ejecución para la ejecución de servicios de ML para convertirse en uno de los aspectos de Ray 2.0 que simplifica la creación y gestión de cargas de trabajo de IA.
El director de tecnología y cofundador de Greg Brockman comentó que la plataforma ha sido fundamental en la capacidad de la empresa para expandirse a proporciones antes inimaginables.
Ray permite MLops operaciones que serán apoyadas por aprendizaje automático modelos a escala a través de los recursos de hardware. Después de casi dos años de desarrollo y varias iteraciones, Ray 1.0 se publicó en Septiembre de 2020.
Anyscale, el principal patrocinador comercial de Ray, presentó una nueva plataforma empresarial para ejecutar Ray y recaudó 99 millones de dólares para promover la adopción empresarial con la nueva versión.
El framework de Ray es de código abierto y por lo tanto, puedes encontrar su código dentro del repositorio de Ray en Github.
Muchas grandes empresas ya utilizan Ray, entre las que se incluyen Shopify o Instacart. Incluso OpenAI, los creadores del modelo de lenguaje grande GPT-3 y DALL-E (sistema para generar imágenes) confían en el framework de Ray como piedra angular de sus respectivas innovaciones en inteligencia artificial.
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