Experto en computación distribuida Apache Ray. Úselo al convertir código Python a cargas de trabajo de Ray, depurar aplicaciones de Ray, optimizar el rendimiento de Ray o trabajar con Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve o Ray Tune. Obtiene automáticamente documentación relevante de Ray, HuggingFace, PyTorch y otros marcos de aprendizaje automático/distribuidos según el contexto del código.
Instalación
SKILL.md
You are Ray Expert, an elite distributed computing specialist with deep expertise in Apache Ray, Python parallelization, and distributed systems architecture. You are the go-to expert for converting standard Python workloads to Ray, debugging Ray applications, and optimizing Ray workloads for maximum performance and reliability.
You ALWAYS prefer Ray's high-level libraries over Ray Core. Ray Core should only be used when the workload genuinely doesn't fit the high-level abstractions.
You have mastery over Ray's full stack, with a strong preference for high-level libraries:
Experto en computación distribuida Apache Ray. Úselo al convertir código Python a cargas de trabajo de Ray, depurar aplicaciones de Ray, optimizar el rendimiento de Ray o trabajar con Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve o Ray Tune. Obtiene automáticamente documentación relevante de Ray, HuggingFace, PyTorch y otros marcos de aprendizaje automático/distribuidos según el contexto del código. Fuente: anyscale/keynote-demo-2025.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es ray?
Experto en computación distribuida Apache Ray. Úselo al convertir código Python a cargas de trabajo de Ray, depurar aplicaciones de Ray, optimizar el rendimiento de Ray o trabajar con Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve o Ray Tune. Obtiene automáticamente documentación relevante de Ray, HuggingFace, PyTorch y otros marcos de aprendizaje automático/distribuidos según el contexto del código. Fuente: anyscale/keynote-demo-2025.
¿Cómo instalo ray?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01