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我发现 ray 严重缺乏自动缩放的文档。我什么都做不了。 有谁知道我可以构建的使用 aws 进行自动
TL;DR:RLlib 的 <code>rollout</code> 命令似乎是在训练网络,而不是评估。 我正在尝试使用 Ray RLlib 的 DQN
我正在尝试执行一个需要高计算能力的任务,我只使用了三个 Python 分布式计算框架,例如 Ray、Dask 和 Di
我目前正在学习 <a href="https://github.com/ray-project/ray" rel="nofollow noreferrer">ray</a>,我发现它与 scikit-learn 有
使用 Anaconda 在两台机器上成功安装 Ray 后,我想运行命令 <code>ray start --head</code> 来建立 Ray 集群,但失
我正在尝试查找 config.yml for ray autoscaler 的命令 我知道有 max_workers 但这将集群视为一个整体。我想
我正在使用 Ray 库,然后我想对我的包进行 Cythonize。 而<a href="https://docs.ray.io/en/releases-0.8.6/advanced.html#not
我正在尝试通过在我的 mac 机器上本地运行光线学院<a href="https://github.com/anyscale/academy" rel="nofollow noreferre
我使用 <a href="https://github.com/ray-project/ray" rel="nofollow noreferrer"><code>ray[rllib]</code></a> 作为我的 Python 包的
我是使用 Ray 的新手,我觉得它很棒,我不得不放弃多处理,因为它在类中无法以最佳方式运行。 我对 R
我在我的机器上的 docker 容器中运行一个服务器。我想从我的机器(主机)向容器内的服务器发送 HTTP 请
我已经开始使用 ray.tune 的 PB2 进行多次试验。他们使用 8 个演员,每 20 步扰动一次。演员 0-6 没有任何
我正在寻找一种简单且依赖轻的方法来包装 Python 库以将其公开: a) 网络,无论是通过 HTTP 还是其
我正在尝试将图像发送到 Ray 服务实例并将其取回。我认为它确实发送了图像,但我想确保一切顺利,所
我想从镶木地板文件加载一个巨大的矩阵,并将距离计算分布在多个节点上,以节省内存并加快计算速
存储呢?每个服务器必须有自己的高清?或者是否可以在集群的头部放置一个大磁盘并与其余节点共享
我有大约 70 个类别(也可以是 20 或 30 个),我希望能够使用 ray 并行化该过程,但出现错误: <pre><c
每次我的 Ray 并行处理与特定数据帧交互时,我都会收到错误消息。真正令人困惑的是,如果我制作另一
我使用 Ray RLlib 的 DQN 在我的自定义模拟器中进行训练。通常在 1500 万步后会产生良好的效果。 在
对 ray 相当陌生,所以请耐心等待。我创建了以下示例来测试简单图像算法的光线和非光线实现之间的时