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Ray 2.0 发布,OpenAI 背后的机器学习技术

Ray 是一个统一的框架,用于扩展人工智能和 Python 应用程序。Ray 由一个核心的分布式运行时和一个用于加速 ML 工作负载的工具包(Ray AIR)组成。 Ray 2.0 是 Ray 的大幅度更新版本,对 Ray 生态中的所有库都进行了增强。通过这个重要的版本,Ray 朝着使分布式计算可扩展、统一和开放的目标大步迈进。 为了实现这些目标,Ray 2.0 具有统一机器学习(ML)生态的新功能、改善了 Ray 的生产支持,并使 ML 从业者比以往更容易使用 Ray 的库。 此次更新值得关注的重要内容包括: Ray AIR:是一个可扩展的、统一的 ML 应用工具包,现在是 Beta 版 简化了 ML 应用程序开发,提高了开发人员的速度,可与其他框架(如 Tensorflow、PyTorch、Hugging Face 等)进行互操作。 Ray 现在支持使用 Ray Datasets 库对 100TB 或更多的数据进行本地 shuffle KubeRay:是一个用于在 Kubernetes 上运行 Ray 的工具包,现在是 Beta 版。它取代了传统的基于 Python 的 Ray operator。 Ray Serve 的 Deployment Graph API 是建立、测试和部署部署推理图的一种新的、更简单的方法,在 2.0 中作为 Beta 版发布。 更多详情可查看:https://github.com/ray-project/ray/releases/tag/ray-2.0.0

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腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。