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Rayは、分散ランタイムとAIライブラリを備え、PythonやAIアプリケーションをノートPCからクラスターまでスケールさせる統合フレームワークです。

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未解決の Issue
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最終コミット
3 時間前

これは何？

Rayは、PythonやAIのワークロード向けの分散コンピューティングフレームワークです。コアランタイムを使うと、通常のPython関数をタスクに、クラスをクラスター上で実行されるステートフルなアクターに変換でき、オブジェクトを共有して受け渡せます。

コア機能に加え、RayはMLパイプラインの一般的な段階に対応するAIライブラリを提供します。スケーラブルなデータセット向けのData、分散トレーニング向けのTrain、ハイパーパラメータチューニング向けのTune、強化学習向けのRLlib、プログラム可能なモデルサービング向けのServeがあります。また、アプリやクラスターを監視するダッシュボードと、分散デバッガーも備えています。

Rayは単一マシン、クラスター、主要なクラウドプロバイダー、Kubernetes上で動作します。インストールにはpipを使います。同じコードを、アプリケーションの構成を変えることなく、ノートPCからより大規模なクラスターへ移行できます。

主な機能

  • 01Python関数やクラスを、分散タスクやステートフルなアクターに変換します。
  • 02MLパイプラインの各段階に対応するData、Train、Tune、RLlib、Serveライブラリを提供します。
  • 03アプリやクラスターを監視するRay Dashboardを備えています。
  • 04Rayアプリケーション向けの分散デバッガーを提供します。
  • 05ノートPC、クラスター、主要なクラウド、Kubernetes上で動作します。

ユースケース

  • Pythonによるデータ処理やMLのジョブを、単一マシンを超えてスケールさせる。
  • 多数のワーカーを使って分散トレーニングやハイパーパラメータ探索を行う。
  • スケーラブルなエンドポイントの背後で、機械学習モデルやLLMをサービングする。
  • クラスター上で強化学習の実験を実行する。

クイックスタート

  1. 1

    pipでRayをインストール

    pip install ray

トピック

#distributed#machine-learning#python#distributed-training#model-serving#hyperparameter-tuning#reinforcement-learning#llm-inference#data-science#deep-learning

よくある質問

ray とは？
Rayは、分散ランタイムとAIライブラリを備え、PythonやAIアプリケーションをノートPCからクラスターまでスケールさせる統合フレームワークです。 Rayは、PythonやAIのワークロード向けの分散コンピューティングフレームワークです。コアランタイムを使うと、通常のPython関数をタスクに、クラスをクラスター上で実行されるステートフルなアクターに変換でき、オブジェクトを共有して受け渡せます。
ray は無料で使えますか？ライセンスは？
ray は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
ray は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。ray の最終コミットは 2026年10月20日 です。
ray は何に使えますか？
Pythonによるデータ処理やMLのジョブを、単一マシンを超えてスケールさせる。 多数のワーカーを使って分散トレーニングやハイパーパラメータ探索を行う。 スケーラブルなエンドポイントの背後で、機械学習モデルやLLMをサービングする。 クラスター上で強化学習の実験を実行する。
ray のインストール方法は？
pipでRayをインストール: pip install ray
ray はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ray-project/ray

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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