摘要： 本文介绍了uv包管理器与Ray计算引擎的结合，旨在改善Python在分布式系统中的依赖管理。uv通过快速的环境设置和缓存机制，简化了Python环境的配置，同时Ray提供可扩展的编程模型，确保集群中工作节点的执行一致性。文章详细介绍了如何使用uv与Ray集成，包括设置环境变量、创建分布式应用程序的示例、以及如何在Ray Job和Ray Service中使用uv。此外，还提供了一些最佳实践和技巧，以及Anyscale平台作为备选方案的信息。
讨论： 这段内容主要讨论了在Python中部署机器学习时遇到的问题，特别是安装PyTorch/CUDA和相关驱动以及C++依赖的困难。同时，提到了使用conda作为替代方案。另外，还提到了一个关于Erlang程序的有趣链接和一个关于UV射线的玩笑，但没有人提及。
原文标题：Uv and Ray: Pain-Free Python Dependencies in Clusters
原文链接：https://www.anyscale.com/blog/uv-ray-pain-free-python-dependencies-in-clusters
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