PyTorch 基金会宣布 Ray 成为最新托管项目。Ray 最初由 Anyscale 开发，是一个开源的分布式计算框架，支持 AI 工作负载，包括数据处理、大规模模型训练和推理。

根据介绍，在 AI 竞争中，工程团队常因手工搭建、系统分散而遇到复杂性和计算资源浪费，导致生产周期加长。Ray 旨在消除分布式计算瓶颈，促进 AI 创新。它与 PyTorch、vLLM 互补，为团队提供从单机到数千节点无缝执行数据处理、模型训练和服务的能力。自加州大学伯克利分校开发以来，Ray 已获得 GitHub 超过 3.9 万颗星，下载量超过 2.37 亿。

Linux 基金会 AI 总经理兼 PyTorch 基金会执行董事 Matt White 表示：“PyTorch 基金会致力于打造开放、互操作且适合生产的 AI 生态系统。将 Ray 纳入 PyTorch 基金会，配合 vLLM 和 DeepSpeed 等项目，我们统一了构建下一代 AI 系统所需的关键组件。Ray 的加入增强了我们支持开发者高效训练、服务和部署大规模 AI 模型的使命。”

Ray 针对现代 AI 的独特计算需求，提供分布式工作负载执行框架，包括：

• 多模态数据处理：并行高效处理大规模、多样化数据集（文本、图像、音频、视频）。
• 预训练与后调优：支持 PyTorch 及其他 ML 框架，跨数千 GPU 扩展预训练和后期调整任务。
• 分布式推理：支持生产环境模型服务，高吞吐、低延迟，协调集群中动态异构工作负载。

Anyscale 将 Ray 捐献给 PyTorch 基金会，彰显了其对开放治理和 Ray 及开源 AI 长期可持续发展的承诺。

Anyscale 联合创始人 Robert Nishihara 表示：“我们的目标是让分布式计算像写 Python 代码一样简单。加入 PyTorch 基金会，帮助我们保持这一使命，确保 Ray 持续作为开放、社区驱动的开发者和组织基础。”