Ray加入PyTorch基金会生态

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PyTorch 基金会近日宣布，正式将 Ray 纳入其托管项目阵容。Ray 最初由 Anyscale 团队打造，是一款开源的分布式计算框架，广泛用于支持各类 AI 工作负载，涵盖数据预处理、大规模模型训练以及高效推理等关键环节。

据官方介绍，在当前激烈的 AI 技术竞争中，工程团队常常面临系统架构分散、依赖手工集成等问题，导致开发流程复杂、资源利用率低下，进而拖慢产品上线节奏。Ray 的设计目标正是为了解决这些分布式计算中的瓶颈问题，推动 AI 技术的快速迭代与创新。它与 PyTorch、vLLM 等工具深度融合，帮助开发者实现从单机实验到跨数千节点集群生产的无缝衔接。自诞生于加州大学伯克利分校以来，Ray 已在 GitHub 上收获超过 3.9 万星标，累计下载量突破 2.37 亿次。

Linux 基金会 AI 总经理兼 PyTorch 基金会执行董事 Matt White 表示：“PyTorch 基金会始终致力于构建一个开放、可互操作且面向生产的 AI 生态体系。此次引入 Ray，并结合 vLLM 和 DeepSpeed 等重点项目，使我们进一步整合了下一代 AI 系统所需的核心基础设施。Ray 的加入显著增强了我们在大规模模型训练、服务和部署方面对开发者的支持能力。”

针对现代人工智能应用的复杂计算需求，Ray 提供了一套完整的分布式任务执行框架，主要特性包括：

• 多模态数据处理：能够并行处理海量且类型多样的数据集（如文本、图像、音频、视频），提升数据准备效率。
• 预训练与微调扩展：兼容 PyTorch 及其他主流机器学习框架，可轻松扩展至数千 GPU，支撑大规模模型的预训练和后续调优。
• 分布式推理服务：适用于生产级模型部署，具备高吞吐、低延迟特性，能有效协调集群内动态变化的异构任务流。

Anyscale 决定将 Ray 捐赠给 PyTorch 基金会，体现了其对开放治理模式的坚定支持，也旨在保障 Ray 项目及整个开源 AI 社区的长期健康发展。

Anyscale 联合创始人 Robert Nishihara 表示：“我们的愿景是让分布式计算变得像编写 Python 脚本一样直观和简单。加入 PyTorch 基金会，有助于我们坚守这一初心，确保 Ray 持续作为全球开发者和组织信赖的开放平台。”

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