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云原生场景下如何利用Ray快速构建分布式系统
一、分布式系统复杂性1、一个AutoML的case 首先从一个实例开始，上图是我们最近构建的AutoML的例子，搭建自动分布式机器学习的服务。图中虚线框起来的就是这个自动机器学习的服务，服务中有如下几个角色：proxy是一个常驻服务，在整个AutoML集群中负责提供服务的入口，会根据不同的
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理  特点介绍大数据离线推理大模型离线推理（Batch推理）是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程，具有如下特点：一次对一批数据进行推理，数据量通常是海量的，所以计算过程通常是离线计算；推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理；作业规

RayRTC：大规模分布式计算学习引擎 Ray 在字节跳动 NLP 场景下的实践
作者｜JialinLiu,MengyuanChao,JianLi,WeiPeng,SixiangMa,WeiXu,RunYang,XinChenRayRTC是字节基础架构组与字节AML组共同合作，在内部RTC（RealtimeTextClassification）文本训练平台上基于Ray进行的下一代
简单的方式创建分布式应用程序
面对计算密集型的任务，除了多进程，就是分布式计算，如何用Python实现分布式计算呢?今天分享一个很简单的方法，那就是借助于Ray。什么是RayRay是基于Python的分布式计算框架，采用动态图计算模型，提供简单、通用的API来创建分布式应用。使用起来很方便，你可以通过装饰器的方式，仅需修改极少的

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