「Ray对比」相关内容（2篇）
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Ray攻略：从单机到集群怎么选
ray攻略不该只讲安装命令。真正决定使用体验的，是任务类型、数据规模、容错要求和团队运维能力。本文把 Ray 与 Python 多进程、Celery、Dask、Spark 放在同一张决策表里，按训练、推理、批处理和服务化几个真实场景比较，帮你判断什么时候值得上 Ray，什么时候用更轻的方案反而省事。
Ray对比实录：一次模型推理迁移
ray对比最适合放进真实项目里看。本文还原一个批量图像分类服务从单机脚本迁移到 Ray 的全过程：原系统卡在哪里，如何拆任务和 Actor，怎样核对 CPU、GPU 与数据传输，最后哪些指标真正改善。重点不在“用了框架就变快”，而在于找出并行边界，避免把原有瓶颈原样搬进集群。