Pinterest 是一个非常受欢迎的社交媒体平台，拥有数百万活跃用户。如何有效地处理如此庞大的数据量并提供个性化的推荐是Pinterest所面临的挑战之一。为了解决这个问题，Pinterest工程团队决定采用最先进的机器学习技术，并结合 Ray 扩展其现有的 ML 基础设施。
Ray 是一个专为分布式计算和机器学习任务设计的框架，可以轻松扩展到数千个CPU和GPU。Pinterest工程团队发现Ray这个工具极大地提高了他们的机器学习模型的训练速度和效率。通过结合Ray的强大功能，Pinterest成功地构建了完整的 ML 管道，实现了从训练到推理的端到端机器学习过程。
在这个过程中，Pinterest工程团队还利用了Ray的分布式计算功能，通过将训练任务拆分成多个小任务，同时运行在不同的计算节点上，以提高整体性能。此外，他们还利用了Ray的任务调度器和资源管理器，实现了任务的自动化调度和资源的动态分配。
通过使用Ray扩展Pinterest的 ML 基础设施，Pinterest工程团队成功地提高了他们的机器学习模型的训练速度和效率，为用户提供更加个性化和优质的推荐服务。Pinterest将继续致力于利用最先进的技术，为用户提供更好的体验。
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