Ray ist eine Open-Source-Plattform für verteiltes Rechnen, die speziell für großskalige Python- und KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie richtet sich an ML-Ingenieure, Data Scientists und Backend-Entwickler, die komplexe Workloads wie Modelltraining, Datenverarbeitung, Hyperparameter-Tuning und Modellbereitstellung effizient umsetzen möchten.

Die modulare Architektur von Ray umfasst spezialisierte Komponenten wie Ray Train (verteiltes Training), Ray Tune (Hyperparameter-Optimierung), Ray Data (verteilte Datenverarbeitung) und Ray Serve (Modell-Serving). Ray ermöglicht es, den gesamten KI-Workflow in einer einheitlichen Umgebung zu realisieren – mit automatischer Skalierung, Fehlertoleranz und nativer Kubernetes-Integration.

Was sind die Hauptfunktionen von Ray?

Verteilte Ausführung für Python-Anwendungen

Ray macht es einfach, Python-Code parallel und verteilt auszuführen.

• Einfache Remote-Funktionen und -Klassen per Dekorator

• Automatische Verteilung auf CPUs und GPUs

• Unterstützung für Fehlertoleranz und gemeinsame Datennutzung

Ideal für die Skalierung bestehender Python-Anwendungen ohne Neuarchitektur.

Modulare Komponenten für KI-Workflows

Ray bietet spezialisierte Bibliotheken für verschiedene Aufgaben im ML-Bereich:

• Ray Train: verteiltes Training mit PyTorch oder TensorFlow

• Ray Tune: skalierbares Hyperparameter-Tuning

• Ray Data: effizientes Laden und Vorverarbeiten großer Datenmengen

• Ray Serve: Bereitstellung und Skalierung von Modellen in der Produktion

Diese Komponenten lassen sich einzeln oder kombiniert einsetzen.

Skalierbares Model Serving mit Ray Serve

Ray beinhaltet ein leistungsfähiges Serving-Framework für produktionsreife KI-Anwendungen.

• Bereitstellung über FastAPI oder gRPC-Endpunkte

• Unterstützung für Echtzeit- und Batch-Inferenz

• Anpassbares Routing und Service-Komposition

Geeignet für anspruchsvolle Produktionsszenarien wie Empfehlungssysteme oder LLM-Dienste.

Kubernetes-native Skalierung und Bereitstellung

Ray lässt sich nativ auf Kubernetes betreiben – ideal für Cloud- und Hybridumgebungen.

• Dynamische Cluster-Erstellung und Verwaltung

• Automatisches Skalieren basierend auf Auslastung

• Kompatibel mit AWS, GCP und Azure

Ermöglicht flexible, elastische Infrastruktur für ML-Projekte.

Einheitliches Ökosystem für End-to-End-KI

Ray vereint alle Schritte des KI-Lebenszyklus auf einer Plattform.

• Gemeinsame Ressourcennutzung für Training, Tuning, Datenverarbeitung und Serving

• Weniger externe Tools, geringere Komplexität

• Nahtlose Integration der Komponenten

Besonders geeignet für Teams, die skalieren wollen, ohne ihre Systemlandschaft zu fragmentieren.

Warum Ray?

• Komplette Plattform für KI: Einheitliche Lösung für alle Phasen – vom Training bis zum Deployment.

• Einfache Python-Integration: Verteilung und Skalierung ohne komplexe APIs oder neue Sprachen.

• Modular und flexibel: Nur die benötigten Komponenten einsetzen.

• Effiziente, fehlertolerante Ausführung: Robuste Scheduler- und Recovery-Mechanismen.

• Cloud-native Architektur: Optimiert für Kubernetes und moderne Cloud-Umgebungen.