Ray是一个开源的分布式机器学习框架，不仅拥有高效的分布式训练能力，也有丰富的机器学习应用，极大地降低了大规模机器学习的门槛。Ray有诸多模块，包括实现基本分布式能力的Ray Core，进行数据处理的Ray Data，进行训练的Ray Train，超参数调整的Ray Tune，实现推理的Ray Serve，强化学习库Ray RLlib，以及集合了多种功能的上层机器学习API Ray AIR。

详见知乎教程：Ray使用教程（一）：基本用法

代码：basic

If you use Ray_Tutorial in your work, please cite us:

@article{openrl2023Ray_Tutorial,
    title={Ray Tutorial},
    author={OpenRL Contributors},
    year={2023},
    howpublished={\url{https://github.com/OpenRL-Lab/Ray_Tutorial/}},
}