Ray

よくある質問

Ray とは？

Rayは、AIおよびPythonアプリケーションのスケーリングに特化して設計された、統合AI計算エンジン兼分散フレームワークです。コアとなる分散ランタイムと一連のAIライブラリで構成され、機械学習の計算に伴う複雑さを軽減します。Rayのアーキテクチャには、ステートレスなTasks（タスク）、ステートフルなActors（アクター）、クラスター全体からアクセス可能な不変のObjects（オブジェクト）という三つの中核的な抽象概念があります。このフレームワークは、データ処理（Data）、分散学習（Train）、ハイパーパラメータチューニング（Tune）、強化学習（RLlib）、モデルサービング（Serve）を含む、包括的なAIツールチェーンを提供します。Rayの設計思想は分散コンピューティングを簡単にすることであり、開発者は使い慣れたPython構文でコードを記述でき、Rayが分散実行、耐障害性、スケーリングを自動的に処理します。プラットフォームに依存しないため、ローカルマシン、クラスター、クラウド環境、Kubernetes上でシームレスに動作し、Ray Dashboardと分散デバッガーによって包括的な監視・デバッグ体験を提供することで、現代のAIインフラストラクチャの中核コンポーネントとなっています。

Ray は現在もメンテナンスされていますか？

現在も活発に開発中：直近 90 日間のコミットは 1,007 件、最新コミットは 2026-10-01。

Ray の代替ツールは？

Ray に近いオープンソースの代替ツール：Jina-Serve、BentoML、vLLM、FastChat、Text Generation Inference、Langchain-serve。

Ray はオープンソースですか？

はい。Ray はオープンソースで、コードは GitHub で公開されています。