🚀 ray — это Python-библиотека для распределённых вычислений и масштабирования Python-приложений

🚀 ray — это Python-библиотека для распределённых вычислений и масштабирования Python-приложений. Позволяет легко распараллеливать и масштабировать Python-код на кластере машин или локально, не переписывая его под другую архитектуру.

Популярен в задачах машинного обучения, обработки больших данных и в разработке распределённых систем.

Основные возможности:

🔵Простое распараллеливание задач: Можно запускать функции и классы параллельно.

🔵Масштабирование от ноутбука до кластера: Запускается как локально, так и в облаке (AWS, GCP, Kubernetes).

🔵Поддержка популярных фреймворков: PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM и др.

🔵Возможность создания распределённых очередей, акторов, графов задач и многого другого.

➡️Установка: pip install ray

📱 Репозиторий

⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться