微信Astra团队急需低成本、高效率、低门槛的AI计算平台来解决现有的问题。目前微信已在内部进行了人工智能计算应用场景的探索，包括流量分发、产品运营和创作等场景。但在实际部署过程中，AI计算面临着资源、部署和应用编排等方面的挑战。为了解决这些问题，微信计划引入Ray这样的开源AI计算框架，期望能实现更高水平的计算效率和更低的成本。

随着互联网的发展，我们面临了越来越多的挑战，尤其是当涉及到AI计算时。尽管微信在内部已经尝试了AI计算的应用场景，但其在部署过程中仍然面临许多挑战，其中包括资源消耗、部署难度以及应用编排等问题。
当前，微信正在寻求一种成本效益高的AI计算平台，以解决上述挑战。在这种情况下，我们可以考虑引入Ray这样的开源AI计算框架。这种框架提供了丰富的功能，可以帮助我们在更短的时间内实现更高的计算效率和更低的成本。
那么，为什么我们应该选择Ray呢？首先，Ray是一个跨平台的开源AI计算框架，这意味着我们可以使用它开发各种不同的应用程序，并且可以在多种操作系统上运行它们。这使得我们能够在不依赖特定编程语言的情况下使用它，从而节省了我们的学习时间。
其次，Ray提供了一种自动化的编排机制，可以自动管理应用程序的部署和资源分配。这意味着我们不需要手动进行任何操作，就可以实现更高的效率。同时，Ray还支持多种优化算法，如剪枝、量化和分布式计算，可以帮助我们更好地处理大规模的数据集。
此外，Ray还有一个友好的API，使得开发者能够轻松地使用它的服务。这对于那些想要将AI技术融入到他们现有应用程序中的开发者来说非常重要。通过使用Ray，他们可以更加容易地集成AI解决方案，并且无需担心任何复杂的技术问题。
当然，我们也需要注意，尽管Ray有许多优点，但它并不是万能的。在某些情况下，我们可能需要自己编写一些代码来处理一些特殊的任务。这时，我们就需要考虑其他的选择，比如深度学习库TensorFlow或者PyTorch等。
总的来说，如果我们正在寻找一种低成本、高效率、低门槛的AI计算平台，那么Ray可能是最好的选择。尽管我们需要投入一些时间和精力去熟悉它的API和工具，但是考虑到它的强大功能和易用性，这些付出都是值得的。