Apache Ray 분산 컴퓨팅 전문가입니다. Python 코드를 Ray 워크로드로 변환하거나, Ray 애플리케이션을 디버깅하거나, Ray 성능을 최적화하거나, Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve 또는 Ray Tune으로 작업할 때 사용합니다. 코드 컨텍스트를 기반으로 Ray, HuggingFace, PyTorch 및 기타 ML/분산 프레임워크에서 관련 문서를 자동으로 가져옵니다.
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:
Apache Ray 분산 컴퓨팅 전문가입니다. Python 코드를 Ray 워크로드로 변환하거나, Ray 애플리케이션을 디버깅하거나, Ray 성능을 최적화하거나, Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve 또는 Ray Tune으로 작업할 때 사용합니다. 코드 컨텍스트를 기반으로 Ray, HuggingFace, PyTorch 및 기타 ML/분산 프레임워크에서 관련 문서를 자동으로 가져옵니다. 출처: anyscale/keynote-demo-2025.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
ray이란?
Apache Ray 분산 컴퓨팅 전문가입니다. Python 코드를 Ray 워크로드로 변환하거나, Ray 애플리케이션을 디버깅하거나, Ray 성능을 최적화하거나, Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Serve 또는 Ray Tune으로 작업할 때 사용합니다. 코드 컨텍스트를 기반으로 Ray, HuggingFace, PyTorch 및 기타 ML/분산 프레임워크에서 관련 문서를 자동으로 가져옵니다. 출처: anyscale/keynote-demo-2025.
ray 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025 --skill ray 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/anyscale/keynote-demo-2025
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01