蚂蚁集团泰初：基于Ray构建统一AI技术栈更有优势

主要观点总结

OSCHINA采访了蚂蚁金服资深技术专家潘臻轩关于Ray分布式计算框架的介绍和未来发展趋势。潘臻轩详细介绍了Ray的发展历程、特点、应用案例以及未来可能的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: Ray是一个专为AI和Python生态系统设计的分布式计算框架，提供面向AI场景的分布式计算能力。

Ray提供一整套分布式底座、良好的编程接口和丰富的AI生态集成，包括高性能分布式引擎Ray Core、面向AI场景的数据处理（Ray Data）、基于Ray的分布式训练框架Ray Train和基于Ray的在线推理服务Ray Serve等。

关键观点2: Ray在2017年开源，近年来逐渐被更多公司和开发者关注和使用，主要是因为它解决了分布式计算领域的一些挑战，特别是在处理非结构化数据和进行大模型的分布式推理方面表现出色。

Ray与Python生态完美融合，具备分布式系统的构建和管理的高效性和灵活性。

关键观点3: Ray的应用场景包括构建机器学习完整的工作流程，提供数据预处理、模型训练和推理服务。

蚂蚁集团等企业使用Ray构建了分布式AI计算体系，应用于搜索、推荐、推理等场景。

关键观点4: Ray有多个重大版本更新，如引入Placement Group特性、Ray Data、Ray AIR等，这些更新对整体Ray的发展产生了积极影响。

这些更新增强了Ray的功能和性能，使其更好地适应AI场景的需求。

关键观点5: 关于Ray是否会取代其他数据处理框架如Spark、Flink等的问题，采访对象表示Ray和这些框架不是取代关系，而是在各自的场景发挥各自的优势。

Ray更多的是面向AI场景的解决方案，与其他数据处理框架互补而不是竞争。