Ray 0.6.1 发布，高性能分布式执行框架

  

Ray 0.6.1 已发布，这是 UC Berkeley RISELab 针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式。RISELab 实验室的前身也就是开发 Spark/Mesos 等的 AMPLab 实验室，Ray 也具有比 Spark 更优异的计算性能。

部分更新内容如下：

• Core：修复 Plasma TensorFlow operator 的内存泄露问题

• Core：修复与 TensorFlow 和 PyTorch 的兼容性问题

• Core：繁杂代码重构和清理

• Core：文档改进

• Core：稳定性改进

• RLlib：性能改进

• RLlib：报错提醒改进

• ……

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完整更新内容请查阅发行说明

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