Última actualización 06-28-2026
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Ray
Ray es un motor de computación AI de código abierto para ejecutar cargas de trabajo distribuidas en Python a través de CPUs y GPUs. Coordina entrenamiento, inferencia, procesamiento de datos y aprendizaje por refuerzo para que los equipos puedan pasar de un prototipo en una laptop a clústeres de producción sin reescribir su código. El proyecto es mantenido por Anyscale y alimenta plataformas de AI a gran escala utilizadas en producción hoy en día.
Ray es nativo de Python y está construido alrededor de un pequeño conjunto de primitives: tareas, actores y objetos. Ese diseño permite distribuir funciones y clases de Python comunes en lugar de aprender una API de clúster separada. Sobre él se encuentran librerías de alto nivel para carga de datos, ajuste de hiperparámetros, entrenamiento de modelos, servicio y flujos de trabajo de RL.
El marco está dirigido a ingenieros de ML, científicos de datos y equipos de plataformas que necesitan escalado fino en hardware heterogéneo. Ray soporta datos multimodales, entrenamiento de modelos base, inferencia en lotes y en línea de LLMs, pipelines de GenAI y modelos clásicos de ML a través de librerías como Ray Data, Train, Serve, Tune y RLlib.
Escala código Python desde una laptop hasta miles de GPUs
Ray Data maneja imágenes, video, audio y conjuntos de datos estructurados
Entrenamiento distribuido de modelos foundation con una línea de código
Ray Serve escala modelos de forma independiente con recursos fraccionales de GPU
Inferencia por lotes y en línea de LLM en pipelines mixtos de CPU y GPU
Ray RLlib ejecuta cargas de trabajo de aprendizaje por refuerzo en producción
Marco de código abierto con 34.8k estrellas en GitHub y más de 1,000 colaboradores listados en ray.io.
Cubre todo el ciclo de vida del ML a través de las bibliotecas Ray Data, Train, Tune, Serve y RLlib.
Escala desde el desarrollo local hasta grandes clusters de GPU con APIs nativas de Python.
Soporta clusters heterogéneos de CPU y GPU con escalado independiente por carga de trabajo.
El hosting gestionado y las funciones empresariales están disponibles en Anyscale, no en ray.io en sí.
La mayor parte de la documentación y las guías detalladas de configuración se encuentran en docs.ray.io en lugar del sitio de marketing.
Se sigue necesitando experiencia en sistemas distribuidos para la operación de clústeres en producción más allá del desarrollo local.
¿Ray es gratis para usar?
Sí. Ray es un software de código abierto que puedes instalar y ejecutar en tu propia infraestructura. Ray.io también enlaza con Anyscale, una plataforma gestionada creada por el equipo de Ray, que ofrece una prueba gratuita con $100 en créditos para cargas de trabajo alojadas en Ray.
¿Qué cargas de trabajo de IA soporta Ray?
Ray soporta código Python paralelo, procesamiento de datos multimodal, entrenamiento distribuido de modelos, despliegue de modelos en línea y por lotes, inferencia por lotes, aprendizaje por refuerzo, flujos de trabajo GenAI, inferencia LLM y ajuste fino de LLM. La página principal enumera casos de uso que abarcan simulación, backtesting, aplicaciones RAG y entrenamiento de modelos base.
¿Qué bibliotecas se incluyen con Ray?
Ray incluye Ray Core más bibliotecas de alto nivel: Ray Data para procesamiento de datos, Ray Train para entrenamiento distribuido, Ray Tune para búsqueda de hiperparámetros, Ray Serve para despliegue de modelos y Ray RLlib para aprendizaje por refuerzo. La documentación y las páginas de producto en ray.io también mencionan Ray LLM para cargas de trabajo de grandes modelos de lenguaje.
¿Qué lenguaje de programación usa Ray?
Ray es nativo de Python. Escribes funciones y clases estándar de Python, y Ray las distribuye en un clúster. El sitio describe Ray como construido por desarrolladores para desarrolladores que quieren escalar código Python existente sin adoptar un nuevo lenguaje o una capa de clúster específica de un framework.
¿Cómo obtengo ayuda o me uno a la comunidad Ray?
Ray mantiene un espacio comunitario en Slack, foros de discusión en discuss.ray.io, un repositorio en GitHub en github.com/ray-project/ray y una cuenta en X en @raydistributed. Ray.io también señala cursos de formación de Anyscale y documentación en docs.ray.io para aprendizaje práctico.
¿Puede Ray usar diferentes GPUs y CPUs en la misma carga de trabajo?
Sí. Ray está diseñado para cómputo heterogéneo. El sitio destaca el escalado independiente entre GPUs y CPUs mixtos, asignación fraccional de recursos y pipelines que combinan preprocesamiento en CPU con inferencia en GPU para mejorar la utilización y reducir costos de inferencia por lotes.