Home
Login

راي هو إطار عمل موحد لتوسيع نطاق تطبيقات بايثون والذكاء الاصطناعي. يتيح لك بسهولة تحويل كود بايثون أحادي الجهاز إلى تطبيقات موزعة.

Apache-2.0Python 37.5kray-project Last Updated: 2025-06-14

Ray: إطار عمل الحوسبة الموزعة

نظرة عامة على المشروع

Ray هو إطار عمل للحوسبة الموزعة سريع وسهل. يسهل توسيع تطبيقات Python إلى مجموعة من الأجهزة (cluster) دون الحاجة إلى تعديلات كبيرة في التعليمات البرمجية الحالية. يركز Ray على الأداء العالي والكمون المنخفض وقابلية التوسع، وهو مناسب لمجموعة متنوعة من تطبيقات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم المعزز والتعلم العميق وخدمة النماذج وما إلى ذلك.

خلفية المشروع

مع التعقيد المتزايد لنماذج تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تكون موارد الحوسبة على جهاز واحد غير كافية لتلبية احتياجات التدريب والاستدلال. تتطلب أطر عمل الحوسبة الموزعة التقليدية عادةً تكوينات ونماذج برمجة معقدة، مما يزيد من صعوبة التطوير والصيانة. يهدف Ray إلى توفير منصة حوسبة موزعة سهلة الاستخدام وعالية الأداء، مما يسمح للمطورين بالتركيز على الخوارزميات والنماذج نفسها دون الحاجة إلى القلق بشأن البنية التحتية الأساسية.

الميزات الأساسية

  • واجهة برمجة تطبيقات (API) سهلة الاستخدام: يوفر Ray واجهة برمجة تطبيقات Python موجزة، مما يسمح للمطورين بتحويل الدوال والفئات بسهولة إلى مهام و Actors موزعة.
  • مخطط المهام الديناميكي: يدعم Ray مخطط المهام الديناميكي، مما يسمح للمهام بإنشاء مهام جديدة في وقت التشغيل، وبالتالي التكيف مع أنماط الحوسبة المعقدة المختلفة.
  • نموذج Actor: ينفذ Ray نموذج Actor، مما يسمح للمطورين بإنشاء كائنات موزعة ذات حالة، لبناء تطبيقات موزعة معقدة.
  • إدارة الموارد التلقائية: يدير Ray موارد المجموعة تلقائيًا، بما في ذلك وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) والذاكرة، مما يبسط تخصيص الموارد وجدولتها.
  • التسامح مع الأخطاء: يتمتع Ray بآلية التسامح مع الأخطاء، والتي يمكنها استعادة المهام تلقائيًا في حالة فشل العقدة، مما يضمن موثوقية التطبيق.
  • أداء عالي: يستخدم Ray تقنيات مثل تخزين الكائنات في الذاكرة المشتركة والجدولة الموزعة لتحقيق أداء عالٍ وزمن انتقال منخفض.
  • التكامل مع المكتبات الحالية: يمكن دمج Ray مع مجموعة متنوعة من مكتبات تعلم الآلة وعلوم البيانات الشائعة، مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn و Pandas.
  • قابلية التوسع: يمكن توسيع Ray إلى آلاف العقد، مما يدعم الحوسبة الموزعة واسعة النطاق.

سيناريوهات التطبيق

Ray مناسب لمجموعة متنوعة من السيناريوهات التي تتطلب الحوسبة الموزعة، بما في ذلك:

  • التعلم المعزز: يستخدم Ray على نطاق واسع في تدريب خوارزميات التعلم المعزز، مثل AlphaGo و OpenAI Five.
  • التعلم العميق: يمكن لـ Ray تسريع تدريب واستدلال نماذج التعلم العميق، ودعم التوازي على نطاق واسع للبيانات والنماذج.
  • خدمة النماذج: يمكن استخدام Ray لبناء أنظمة خدمة نماذج عالية الأداء، ودعم التنبؤ عبر الإنترنت والتحليل في الوقت الفعلي.
  • معالجة البيانات: يمكن استخدام Ray لمعالجة وتحليل البيانات على نطاق واسع، مثل ETL واستخراج البيانات.
  • الحوسبة الموزعة العامة: يمكن أيضًا استخدام Ray لبناء مجموعة متنوعة من التطبيقات الموزعة العامة، مثل خوادم الألعاب وأنظمة التداول المالي.

ملخص

Ray هو إطار عمل للحوسبة الموزعة قوي وسهل الاستخدام، فهو يبسط تطوير ونشر التطبيقات الموزعة ويوفر أداءً عاليًا وقابلية للتوسع. سواء كنت مهندس تعلم آلي أو عالم بيانات، يمكنك استخدام Ray لتسريع سير عملك وبناء تطبيقات أكثر قوة.

للحصول على جميع التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الموقع الرسمي (https://github.com/ray-project/ray)