陈少文的博客
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分布式计算框架 Ray
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原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。
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内容提要
Ray是一个分布式计算框架，由UC Berkeley的RISELab于2016年发布。它支持AI生态系统，提供任务调度、状态管理和数据传输功能。最新版本为2.42.0，支持流式推理和异构设备通信。本文介绍了Ray的架构、集群搭建及多机推理示例。
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关键要点
- Ray是一个分布式计算框架，由UC Berkeley的RISELab于2016年发布。
- Ray支持AI生态系统，提供任务调度、状态管理和数据传输功能。
- 最新版本为2.42.0，支持流式推理和异构设备通信。
- Ray的架构分为Ray Core和Ray AI Libraries两部分。
- Ray Core提供任务调度、状态管理和数据传输能力，包含Tasks、Actors和Objects。
- Ray AI Libraries提供一系列AI相关库，支持数据加载、分布式训练、超参数调优等功能。
- 搭建Ray Cluster需要选择Head Node和Worker Node，并确保Python和Ray版本一致。
- 可以通过简单的任务示例测试Ray Cluster的功能。
- vLLM支持多机推理，提供Tensor Parallel和Pipeline Parallel两种方式。
- 通过设置网络接口和启动vLLM服务，可以实现高效的多机推理。
- 本文介绍了Ray的基本概念、架构、Cluster搭建及多机推理示例。
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延伸问答
Ray是什么？
Ray是一个由UC Berkeley的RISELab于2016年发布的分布式计算框架。
Ray的最新版本是什么？
Ray的最新版本是2.42.0。
Ray的架构包括哪些部分？
Ray的架构包括Ray Core和Ray AI Libraries两部分。
如何搭建Ray Cluster？
搭建Ray Cluster需要选择一台Head Node作为控制节点，其他节点作为Worker Node，并确保Python和Ray版本一致。
vLLM在Ray中如何实现多机推理？
vLLM支持多机推理，提供Tensor Parallel和Pipeline Parallel两种方式，通过设置网络接口和启动vLLM服务实现高效推理。
Ray AI Libraries提供哪些功能？
Ray AI Libraries提供数据加载、分布式训练、超参数调优等AI相关功能。
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