Ray

當機器學習工作負載從單機走向分散式，真正棘手的往往不是把 CPU 數量加大，而是重新設計任務、狀態、資料與服務邊界。Ray 以 tasks、actors 與 objects 建立一套 Python 原生的分散式執行模型，再往上提供 Data、Train、Tune、RLlib 與 Serve 等 AI libraries。本文用一個可驗證的上手範例，拆解它適合解決什麼問題，以及哪些情境不該急著導入。