AI开源框架：让分布式系统调试不再"黑盒"

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作为面向AI计算的开源框架，Ray 已在深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等领域构建了丰富而成熟的技术生态。基于Ray构建的上层AI框架（如RayData、RayTrain、RayServe、AReaL、OpenRLHF、veRL等）正在成为AI研发的关键工具，尤其在后训练时代的强化学习场景中，这些框架为复杂的任务提供了高效、可扩展的分布式执行环境。在蚂蚁内部，我们基于业务实践，不断深化对Ray的应用和优化，积累了丰富的分布式系统建设经验。这些实践中沉淀的技术能力会推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。我们激活的AntRay开源社区，会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），后续也会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性。本文将首先重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。