Ray 是一个高性能的分布式执行引擎，开源的人工智能框架，目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的(或单个多核心计算机的)高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等
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2023-09-21 15:11:36
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Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上（内存、计算、存储等）实
一、使用射线碰撞物体 1.准备工作 在Scene里新建一个Cube，调整位置确保，能在MainCamera里看到它，鼠标也能放在上面（就是确保我们能“触摸”到它） 2.新建脚本RayTarget（名字谁便起），添加变量Ray和RaycastHit(发生碰撞后需要从Ray
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2024-03-22 15:51:33
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搜索RaySource资源的8大方法 1、RaySource网盘资源Google检索式 ，可直接输入关键词来查找，遇到进不去的链接就点快照。 http://www.google.cn/swr?q=(rayfile+%7C+fs2you)(11dc+%7C+11dd)&hl=zh-CN&newwindow=1&swrnum=236000 2、到rayfile的阿里妈妈
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2024-05-27 20:42:35
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仅包含最小依赖，可能缺少部分高级功能所需的库（如 Dashboard 的 Web 界面依赖、GPU 加速库等）。若后续需要扩展功能，
ruby与python Python和Ruby是用于开发网站，基于Web的应用程序和Web服务的一些最受欢迎的编程语言。 在许多方面，这两种语言有很多共同点。 在外观上它们非常相似，并且都为程序员提供了高级的，面向对象的编码，交互式外壳，标准库以及持久性支持。 但是，Python和Ruby在解决问题的方法上是天壤之别，因为它们的语法和哲学差异很大，主要是因为它们各自的历史。 对于哪种Web开发
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2024-02-28 17:11:02
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# 如何实现“Ray Pytorch”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Ray Pytorch来加速你的深度学习模型训练过程。Ray是一个可扩展的分布式计算框架，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。
## 流程概览
下面是实现“Ray Pytorch”的流程概览：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>Ray Cluster: 创建Ray集群
原创
2024-04-14 05:24:16
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自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景，本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。 下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：
Ray K8s集群部署1. Introduction2. Ray on Kubernetes2.1 Get Started2.2 User Guides2.2.1 Managed K8s services2.2.2 RayCluster Configuration2.2.3 Kuberay Autoscaling2.2.4 Logging2.2.5 Using GPUs2.2.6 Experim
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2024-01-25 19:41:21
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ray 集群概述ray的长处之一就是能够在一个程序中利用多个机器运行，在多机器的集群中才能发挥ray的真正能力。关键的概念ray node: ray 的集群是有一个head node和多个 worker node组成的。head node需要先启动，然后worker node使用head node的地址启动以形成集群。ray 集群自己可以做到自动缩放，可以与Cloud Provider交互，根据应
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2024-01-11 10:47:43
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数据科学中R VS Python：获胜者是…在”最佳”数据科学工具的比赛中,R和Python都有自己的优缺点.对二者的选择取决于使用背景,学习花费和其他常用工具的需要 Martijn Theuwissen发表于DataCamp.在DataCamp，学生经常问我们他们日常数据分析任务使用R或Python。虽然我们主要是提供交互式R教程，我们总是回答这个问题取决于他们所面对的数据分析挑战的类型。 R
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2024-09-25 15:03:08
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系统要求首先，在安装 V-Ray 之前确认您的系统满足这些要求。 注意： V-Ray 仅支持 64 位操作系统和 64 位版本的 SketchUp。 处理器支持 SSE4.2 的英特尔* 64、AMD64 或兼容处理器内存最低 8 GB RAM，推荐 16 GB RAM硬盘空间最低 2GB，推荐 12GB（包括额外的可下载内容）网络协议/网络协议仅支持 IPv4。目前不支持 IPv6操作
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2024-08-08 16:19:46
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# Ray Ground Filter算法Python实现
## 引言
在计算机视觉和点云处理领域，Ray Ground Filter（光线地面过滤器）是一种常用的方法，用于从地面和非地面点中分离有效信息。这种算法在自动驾驶、机器人导航和地理信息系统中都有着广泛的应用。本篇文章将为大家介绍Ray Ground Filter的基本原理，并提供其在Python中的实现示例。
## Ray Gro
原创
2024-09-02 06:08:20
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head nodesudo apt install redissudo service redis stop # 装好redis之后守护进程自动运行。ray会再开一个守护进程，为了避免不必要的麻烦停掉redispip uninstall numpypip install numpy==1.16.0ray start --head --redis-port=6379 打印：S...
原创
2021-08-04 09:58:18
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Ray文章目录Ray一、ray core概念1.Actor模型：2.Task（任务）：3.Task并行执行：4.ray框架与正常算法对比二、Ray core操作1. ray.init()2. ray.put()3. ray.get()4. @ray.remote5. ray.wait()6. ray.error_info()三、ray操作流程1.项目结构2.创建多个actor对象四、集群1.创建集
如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf
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2024-02-18 12:08:09
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之前我曾发过一篇Enterprise Library 4.0开发计划中提到微软在Enterprise Library 4.0将加入依赖注入容器，暂定名为DIAB，现在微软终于给它起了个正式的名字Unity，难道是“团结”的意思？:)，在Unity最终将以两种形式发布：独立的容器组件和作为Enterprise Library 4.0的一部分，用微软的话说“它是一个轻
http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=30506#problem/T题意：给你一束光，问你在一个三层的平面类传递n次的种数；仔细想下，就是一个fibonacci数列；#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std ;vector Fi
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2013-09-09 20:51:00
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1.创建一条射线，从自己出发，发射向目标 Ray ray = new Ray(transform.position, target.position - transform.position); 第一个参数是射线的起点ray.origin，第二个参数是射线的方向 ray.direction 2.绘制 ...
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2021-09-25 13:21:00
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分布式计算框架Ray当我们要构建一个涉及大规模数据处理或者复杂计算的应用，传统的方式是使用现成的大数据框架，例如 Apache Flink 和 Apache Spark。这些系统提供的API通常基于某种特定的计算范式（例如DataStream、DataSet），要求用户基于这些特定的计算范式实现应用逻辑。对于传统的数据清洗、数据分析等应用，这种用法能够很好地适用。但是，随着分布式应用的逻辑越来越复
原创
2024-03-05 13:53:21
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