Ray是一个高效、灵活的分布式计算框架，专为构建可扩展的AI与Python应用而设计。它由UC Berkeley RISELab开发，支持任务并行化与分布式训练，简化了从单机到集群的扩展过程。Ray的核心组件包括：1）**Ray Core**提供基础分布式能力；2）**Ray AIR**（AI Runtime）整合机器学习工具链；3）**Ray Serve**支持模型部署；4）**Ray Tune**用于超参数调优。其动态任务图、对象存储和低延迟特性，特别适合强化学习、大数据处理等场景。开发者通过简单API（如`@ray.remote`）即可实现分布式计算，兼顾生产环境与快速原型开发需求。
