最近Ray中文社区的同学经常要Ray的相关学习资料，本文汇总了到目前为止比较推荐的阅读资料给大家，希望对Ray的新手用户有所帮助。
Ray官方文档
首推的是Ray官方文档。Ray的官方文档内容很全面，涵盖了Ray所有模块的介绍、快速开始指南、API详细用法、典型应用Case和生态集成等。阅读Ray的官方文档不宜通读，需要从粗到细地去学习。对于新手来说，推荐首先阅读index页面和getting-started页面：
https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/index.html
https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/getting-started.html
刚开始了解Ray的同学需要对下面这张架构图有概念：
这张图展示了Ray的架构分层：最底下是「Cloud」，在文档中对应“Ray Clusters”的内容，即Ray如何运行在各种云计算基础设施（K8S、AWS等）之上，以及如何将一个Ray的作业（应用）运行到集群上；中间是「Ray Core」，即Ray的分布式框架核心模块，在文档中对应“Ray Core”；最上面是「Ray AI Libraries」，是基于Ray Core封装的各种上层框架，解决数据处理、训练、模型服务等场景，对应文档中的多个部分：“Ray Data”，“Ray Train”，“Ray Tune”，“Ray Serve”，“Ray RLlib”等。
注意：Ray AI Libraries在2.7.0版本以前叫“Ray AI Runtime” ，但后期做了软件架构优化，现在更名为Ray AI Libraries，大家需要注意下自己使用的Ray版本。
官方文档的结构如下（2.9.0版本为例）：
Tips
Ray官网当前的slogan是 “Ray is an open-source unified framework for scaling AI and Python applications. ”，这里强调Python生态，但Ray同时支持**Java和C++**分布式应用，推荐两篇老文章：
Modern Distributed C++ with Ray | Anyscale （中文版 C++ 分布式编程来了）
教程： Ray Educational Materials
这是一套Ray的教程，内容不多但很精华，并且由于是用Notebook的形式呈现，非常适合新手学习，快速了解Ray的核心用法和能力。该教程是由Anyscale公司开发，地址为：
教程中主要是对Ray Core的核心用法作了详细介绍，除此之外还有Ray上的几个经典案例：批量推理、大规模模型训练、模型Fine-tuning和模型服务等。
Ray电子书
Ray目前有两本英文出版物，推荐这本Learning Ray阅读，书的作者是Ray社区多年的核心开发，并且由O’Reilly出品，质量可以保障。本书有电子版可以直接下载：
为了方便，我们也将电子书上传到了语雀上：
Learning Ray 电子书 ｜英文版 · 语雀 《Learning Ray 电子书 ｜英文版》
本书的代码也有Notebook版本提供，但电子书的问题是内容和代码不会随最新版本而更新，当前版次是基于Ray 2.2.0 编写的，随书Notebook工程地址：
白皮书
Ray有两本白皮书，即「Ray Core白皮书」和「Ray AIR白皮书」，它们分别是在2022年10月和2022年8月编写，当时的版本大概是2.0左右。相比上面几个阅读物，白皮书会包含更多的Ray底层设计与实现相关内容，适合参与Ray项目的开发者或者对Ray内部运行原理感兴趣的同学阅读。
Ray Core白皮书
英文原版地址：
docs.google.com/document/d/1tBw9A4j62ruI5omIJbMxly-la5w4q_TjyJgJL_jN2fI/preview
英文原版语雀下载地址：
Ray2.0架构白皮书｜英文版 · 语雀 《Ray2.0架构白皮书｜英文版》
中文社区小伙伴@andy.qin翻译的中文版地址：
Ray2.0架构白皮书｜中文版 · 语雀 《Ray2.0架构白皮书｜中文版》
Ray AI Runtime白皮书
英文原版地址：
docs.google.com/document/d/1bYL-638GN6EeJ45dPuLiPImA8msojEDDKiBx3YzB4_s/preview
英文原版语雀下载地址：
Ray AIR白皮书 ｜ 英文版 · 语雀 《Ray AIR白皮书 ｜ 英文版》
进阶&更多
如果通过以上阅读材料已经对Ray有了全面的掌握，可以关注更多内容。
Ray官方博客：
Ray中文社区微信号：
Ray中文论坛：
Youtube视频：
https://www.youtube.com/@anyscale/playlists
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B站视频：
推荐今年的Meetup合集：
