Quels sont les principaux cas d'utilisation et les capacités de Ray ?
Ray est un framework natif Python qui prend en charge un large éventail de cas d'utilisation de l'IA et du ML. Ses capacités de base incluent l'exécution de code Python en parallèle, le traitement de données multimodales (images, vidéos, audio), l'entraînement distribué de modèles (y compris pour l'IA générative, les séries temporelles et les modèles de ML traditionnels), le service de modèles avec mise à l'échelle indépendante (Ray Serve), l'inférence par lots avec calcul hétérogène, et l'apprentissage par renforcement de niveau production via RLlib. Il peut passer d'un ordinateur portable à des milliers de GPU.