ray-project/ray 是一个 AI 计算引擎。仓库说明指出，Ray 由一套 AI 库构成，其中包含用于加速机器学习工作负载的核心分布式运行时。该仓库的最新版本是 ray-2.59.0，而所提供的信息中没有这一版本的变更清单，因此无法确认本次版本究竟改动了什么。
Ray 是用于扩展 AI 与 Python 应用的统一框架。README 说明，Ray Core 的 Tasks 在集群上运行无状态函数，Actors 创建保持状态的 worker 进程，Objects 则是可在集群中访问的不可变值。在其之上还有 Data、Train、Tune、RLlib、Serve 等库，其中 Ray Train 管理多个节点上的训练任务与执行资源。可以用 Ray Dashboard 查看应用与集群，用 Ray Distributed Debugger 进行调试；安装方式按 pip install ray 命令指引。实现语言是 Python，许可证是 Apache-2.0，GitHub 星标数为 44091。该仓库创建于 2016 年 10 月 25 日。
不过，仅凭这份记录能够判断的范围有限。这里没有与其他框架在训练和服务性能上的对比数据，也没有吞吐量、延迟之类的测量指标。在满分 10 分的评估项中，只有动量（momentum）被填为 4.9，新颖性、技术、质量这几项均为空。这份记录所能支撑的，只是 Ray 的功能构成、Apache-2.0 许可证，以及该项目自 2016 年延续至今这一事实。对于计划在多个节点上运行训练或服务的团队来说，它是一个值得考察的候选，但在缺少性能依据的情况下很难确定采用。