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在 GKE 上入门 Ray
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了开源解决方案Ray及其在Google Kubernetes Engine上支持AI工作负载的能力。Ray是一个统一计算框架，用于扩展AI和Python工作负载。通过Ray Clusters和Kubernetes集群的结合，可以实现从开发到生产的平滑过渡。Ray Operator是Google Kubernetes Engine的附加组件，可轻松部署和管理KubeRay资源。Ray是一个强大的解决方案，可以弥合开发AI应用程序和基础设施之间的差距。
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关键要点
- Ray是一个开源的统一计算框架，用于扩展AI和Python工作负载。
- Ray由三个层次组成：Ray AI库、Ray核心和Ray集群。
- Ray帮助数据科学家和机器学习工程师更高效地运行AI应用程序。
- Ray集群是一个分布式计算平台，支持用户代码的运行和管理。
- Kubernetes与Ray集群的结合可以实现从开发到生产的平滑过渡。
- KubeRay是一个操作器，允许在Kubernetes集群上运行Ray集群。
- Ray Operator是Google Kubernetes Engine的附加组件，简化了KubeRay资源的管理。
- Ray Operator在GKE集群中运行，不会增加额外的开销。
- 使用Ray可以简化AI工作负载的开发生命周期。
- Ray的分层方法解决了开发到生产的挑战，提供了与其他工具的比较。
- Ray集群可以独立于Kubernetes创建，也可以作为Kubernetes中的分布式计算解决方案使用。
- 选择合适的工具取决于多种因素，包括个人舒适度和环境中的工具使用情况。
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