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简述 Ray 的架构设计核心组件及其协作流程
全局控制存储（GCS）在 Ray 中的作用是什么？如何实现高可用性？
对比 Ray 的任务（Task）与 Actor 模型，说明各自适用场景
解释 Ray 的 Object Store 如何实现跨节点数据共享与零拷贝传输
Ray 的分布式调度器如何实现毫秒级延迟的百万级任务调度？
什么是动态任务图执行引擎？如何支持 AI 应用的动态需求？
Ray 的容错机制中，基于血统（Lineage）的恢复与检查点机制有何区别？
解释 Placement Groups 的作用及资源分配策略（PACK vs SPREAD）
Ray 如何通过共享内存优化大规模数组对象的传输效率？
为什么 Ray 的 Actor 模型更适合有状态服务？举例说明其生命周期管理
描述 Ray 的运行时环境依赖管理方案及适用场景
如何理解 Ray 的 “统一编程模型”？其对开发效率的提升体现在哪些方面？
分析 Ray 与 Spark 在任务调度和 DAG 执行上的核心差异
Ray 的本地调度器与全局调度器如何协同工作？
解释 Plasma 在 Ray 对象存储中的角色及底层实现技术
如何在 Kubernetes 上部署 Ray 集群？简述 KubeRay 的核心组件
使用 ray start 命令启动 Head 节点和 Worker 节点的参数配置差异
Ray 集群如何实现自动扩缩容？需配置哪些关键参数？
如何通过 Ray Dashboard 监控集群资源使用情况？
解释 Ray 集群中 Head 节点的职责及容灾方案
如何在 Ray 集群中实现 GPU 资源的动态分配？
使用 Ray 时如何管理 Python 环境依赖（如第三方库）？
如何通过 Ray Client 远程提交任务到集群？适用场景有哪些？
编写一个 Ray 远程函数实现并行计算斐波那契数列，并说明任务提交流程
如何通过 @ray.remote 装饰器定义支持多返回值的远程函数？
使用 Actor 实现一个分布式计数器，并处理并发安全问题
解释 ray.get () 与 ray.wait () 的区别及在异步编程中的应用场景
如何为任务或 Actor 指定 CPU/GPU 资源需求？代码示例
分析 Ray 任务执行过程中对象 ID 的传递机制与序列化优化
如何实现跨 Actor 的状态共享？对比共享内存与消息传递方案的优劣
使用 Actor Pool 实现批量任务处理的代码示例及性能优化点
如何处理 Ray 任务中的异常？列举常用容错策略
如何通过 Ray 实现有向无环图（DAG）任务的动态编排？
解释 Ray 的 “无副作用” 任务设计原则及其对分布式计算的影响
如何监控 Ray 任务的执行状态与资源消耗？
使用 Ray Tune 实现超参数搜索的完整代码流程及异步优化策略
如何基于 Ray Train 实现 PyTorch 模型的分布式训练
解释 RLlib 中 Trainer 与 Rollout Worker 的交互机制
使用 Ray Serve 部署多模型组合服务的架构设计与性能优化
如何通过 Ray Dataset 实现大规模数据并行预处理
Ray 在强化学习中的优势？以 PPO 算法为例说明 RLlib 的实现
分析 Ray 在批量推断（Batch Inference）场景下的性能优化手段
如何利用 Ray 实现时间序列预测中的多模型并行训练？
解释 Tune 库中的 PBT（Population Based Training）算法原理
使用 Ray 实现联邦学习（Federated Learning）的架构设计
如何通过 Ray 实现模型训练与推理服务的无缝衔接？
在 Ray 中如何集成第三方机器学习框架（如 TensorFlow、Hugging Face）？
分析 Ray 在 AutoML 场景中的应用案例与局限性
如何通过 Ray 实现实时在线学习的低延迟数据流水线？
解释 Ray 在分布式强化学习中的通信优化策略（如 IMPALA 框架）
解释 Ray 任务血缘（Lineage）与容错恢复的性能开销权衡
如何通过 Profiling 工具定位 Ray 应用中的性能瓶颈？
在 Kubernetes 环境中部署 Ray 集群的资源配额规划建议
如何通过批处理（Batching）优化 Ray Serve 的推理吞吐量？
分析 Ray 在万兆网络环境下的跨节点通信优化手段
简述 Ray 的架构设计核心组件及其协作流程
Ray 是一个用于分布式计算和人工智能的框架，其架构设计包含多个核心组件，这些组件相互协作以实现高效的分布式计算。
- 节点管理器（Node Manager）：负责管理单个节点上的资源，包括 CPU、内存、GPU 等。它监控节点的资源使用情况，并向全局调度器汇报。同时，节点管理器还
