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1、Ray是什么？

Ray 是 UC Berkeley riseLab (前身是开发 Spark/Mesos 等的AMPLab实验室) 针对机器学习、强化学习领域开发的一种面向AI场景的分布式计算框架。

它通过在全局控制存储中抽象系统的控制状态并使所有其他组件保持无状态来实现可伸缩性和容错性。它使用共享内存分布式对象存储Plasma，通过共享内存来高效处理大数据，并使用自下而上的分层调度架构来实现低延迟和高吞吐量调度。它使用基于动态任务图和 actor 的轻量级API，以灵活的方式表达各种应用程序。可以和机器学习框架Scikit-Learn、XGboost、Lightgbm、深度学习框架Tensorflow、Pytorch无缝对接。

通过下面的几张图来详细介绍Ray的使用和原理。

2、Ray包含哪些组件？