Ray
UCバークレーのRISELabが2017年に公開した、主に機械学習向けのPython分散コンピューティング基盤。商用版はAnyscale。
中核は@ray.remoteデコレーターで、関数やクラスを分散実行できるようにする。状態を持つアクター型と、状態を持たないタスク型がある。上に載るライブラリとして、Ray Tune（ハイパーパラメータ探索）、Ray Serve（モデル配信）、Ray Train（分散学習）、Ray RLlib（強化学習）がある。
OpenAIのChatGPT学習やCohere、多くのLLMスタートアップが利用している。得意なのは、SparkやDaskで作り直さずに既存のPythonコードをクラスタに広げる場面だ。