Ray 教育资料项目介绍
Ray 教育资料项目由 Anyscale Inc. 创建，旨在为学习和应用 Ray 的用户提供丰富的教学资源。Ray 是一个分布式计算框架，可以将 Python 和机器学习工作负载从笔记本电脑扩展到集群环境。通过 Ray 教育资料项目，用户可以系统地了解 Ray 的核心功能和应用领域。
学习路径推荐
Ray 教育资料项目提供了一组精心设计的学习模块，涵盖了从基础介绍到高级应用的多种主题：
-
Ray 概述：介绍 Ray 及其生态系统的整体框架。
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Ray AI Runtime 简介：概述 Ray AI Runtime 的功能与应用。
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Ray 核心功能：
- 学习如何使用远程函数（Task）异步执行任意函数。
- 了解可在 Ray 集群中任意存储的远程对象。
- 接触有状态的远程类（Actor）的实现与应用。
- 学习“演员树”模式（Tree of Actors）的使用。
- 介绍 Ray API 使用的最佳实践和反模式。
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计算机视觉工作负载：
- 学习如何在计算机视觉领域中扩展批量推理（Batch Inference）的规模。
- 通过 Ray Datasets 学习如何提升批量推理的效率。
- 探讨模型训练的扩展方法。
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Ray Observability：
- 使用 Ray State API 和 Ray Dashboard UI 观察 Ray 集群及应用。
-
大语言模型应用：
- 微调 Hugging Face Transformer 模型，以及批量推理和分布式超参数调优。
- 使用 Ray Serve 提供多语种聊天服务，集成语言检测和翻译功能，实现多语种聊天。
与 Ray 社区互动
Ray 社区是一个由开发人员和研究人员组成的活跃群体，用户可以通过以下方式参与其中：
- Ray 文档：参考官方文档以获取有关 Ray 的详细信息和使用指南。
- Ray 官方网站：访问 Ray 生态系统的中心，获取所需的信息以开始使用和开发。
- 加入 Slack 社区：在 Slack 中与其他用户讨论新的发现和学习。
- 使用讨论板：在社区论坛中提问，跟随相关主题，并查看公告。
- 参加线下聚会：参与会面活动，聆听精彩演讲，与 Ray 的开发团队和其他用户交流。
- 提交问题：Ray 在不断发展，通过 GitHub 提交功能请求、报告错误或寻求帮助。
- 成为 Ray 贡献者：Ray 欢迎社区成员为文档和框架的改进贡献力量。
Ray 教育资料项目为希望深入了解和应用 Ray 的用户提供了丰富的学习资源和交流渠道，是迈向分布式计算和机器学习应用的坚实桥梁。
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