Qu’est-ce que Ray ?
Ray est un framework open source conçu pour exécuter du code Python de manière distribuée et parallèle. Il permet d'exploiter plusieurs cœurs, machines ou serveurs sans modifier beaucoup de code.
Ce système aide les développeurs à créer des applications capables de traiter de grandes quantités de données ou de calculs complexes à haute vitesse.
Ray est utilisé dans des domaines liés à l’intelligence artificielle, au traitement de données, à la finance ou à la recherche scientifique.
À quoi sert Ray ?
Ray simplifie l’exécution parallèle de tâches sur plusieurs machines. Cela aide à accélérer des traitements complexes ou à grande échelle.
Il est utilisé pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle, exécuter des simulations ou gérer des flux de données massifs en temps réel.
Un moteur tel que Ray est utile là où les capacités d’un seul ordinateur ne suffisent plus.
Il permet aussi une meilleure gestion des ressources informatiques, en répartissant les calculs de manière automatique et optimisée.
Comment fonctionne Ray ?
Ray fonctionne selon un modèle maître-esclave où un processus central (appelé "head node") distribue le travail à différents "workers".
Chaque tâche est divisée en unités appelées "acteurs" ou "tâches", qui peuvent tourner en parallèle sur différents processeurs ou machines.
Ray fournit une interface simple en Python avec des fonctions comme @ray.remote pour indiquer les éléments à exécuter à distance.
Le système de planification de Ray gère automatiquement la complexité du réseau, la mémoire disponible et les files d’attente de tâches.
Différences avec des notions proches
Ray est parfois comparé à des bibliothèques comme Dask, Celery ou Spark. Pourtant, il a des objectifs légèrement différents.
Dask est adapté aux traitements de données structurées et orienté tableaux. Spark est conçu autour des bases de données et du traitement en lots.
Celery est un système de file d’attente pour des tâches simples, souvent utilisé en backend web, moins performant sur des calculs lourds.
Ray, lui, se distingue par sa généralité : il peut gérer des charges diverses comme le calcul scientifique, l’apprentissage automatique ou les API intelligentes.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de transport utilise Ray pour simuler des scénarios de trafic à grande échelle. Cela permet d’optimiser les itinéraires en temps réel.
Un laboratoire médical s’appuie sur Ray pour accélérer le traitement d’images issues de scanners et identifier plus vite certaines anomalies.
Dans le secteur financier, des fonds quantitatifs l’utilisent pour entraîner des modèles de prédiction sur des données de marché historiques très volumineuses.
Enfin, certains services cloud intègrent Ray dans leurs offres IA pour permettre à des développeurs non-experts de travailler sur des projets complexes sans maîtriser les détails de l’infrastructure distribuée.