宣布Ray在Databricks上的全面可用性

Databricks宣布其平台上现已支持Ray，Ray作为机器学习运行时的一部分，无需额外安装即可启动Ray集群。

Ray与Databricks的集成实现了逻辑并行和数据并行的协同生态系统。

Ray和Spark之间的直接内存数据传输消除了中间存储的需求，提高了数据处理效率。

Ray在Databricks上支持多种应用，包括强化学习、分布式自定义Python应用程序、深度学习训练和高性能计算。

启动Ray集群非常简单，只需几行代码即可在Databricks上实现无缝集成。

Ray与Databricks的集成增强了数据科学工作流程，支持MLflow、Unity Catalog和模型服务等关键服务。

Unity Catalog提供数据治理，确保数据质量和合规性，促进安全环境中的有效协作。

Ray、MLflow、Unity Catalog和Databricks模型服务的结合简化了先进数据科学解决方案的部署。

Ray和Databricks的合作为AI开发需求提供了强大的解决方案，结合了计算效率和灵活性。