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_rayproject/ray_  RAY 是一个基于 Python 的高性能计算框架,可以在多种环境中运行,包括本地、云和集群。Ray 提供了高效的并行计算能力,并且可以与其他库和框架集成。 -Ray 的主要特点有: * 高性能:Ray 使用了高性能的编译器和执行引擎,可以在多种环境中运行。 * 可扩展性:Ray 可以轻松地 scales to thousands of machines and can handle large-scale computations. * 可组合性:Ray 可以与其他库和框架集成,例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。 总的来说,《RAY》是一个功能强大且灵活的计算框架,可以满足各种计算需求。

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docker.io/rayproject/ray-ml

你想知道这个镜像的描述信息是啥? 😊 Ray ML 基于Apache Ray的机器学习框架。支持分布式训练、在线服务和批处理预测等场景,提供高性能、高并发性和易用性的机器学习体验。

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