RISELab 之 Ray介紹

UC Berkeley 創立了一個新的實驗室RISELab，創建者都是從AMPlab出來的，未來五年在實時輸入數據上面進行人工智能開發。
一種區別與spark、mapreduce分佈式執行系統，更關注應對興起的AI和機器學習領域。
gitlab 的地址如下：https://github.com/ray-project/ray
開發這個系統的兩位作者是：Philipp Moritz 、Robert Nishihara
大家可以看一下 Michael Jordan介紹Ray視頻：https://www.oreilly.com/ideas/ray-a-distributed-execution-framework-for-emerging-ai-applications



docker 安裝方式

http://ray.readthedocs.io/en/latest/install-on-docker.html

目前狀態

雖然Ray 目前處於Pre－alpha狀態，但已經明確他的主要責任是支撐機器學習。在官方文檔中包好了一些關鍵例子：hyperparameter optimization (a common workload with machine learning frameworks), and training an AI network to play Pong.也有一些詳細知道怎麼結合TensorFlow使用Ray ，同時包含一些建議：怎樣結合deep learning system 最優化使用 Ray的remote對象模型？
如果感興趣，可以在docker運行一下上面的幾個examples。