Python ile yazılmış bir eğitim betiğini birden fazla makineye yaymak, çoğu ekip için altyapı karmaşıklığının başladığı noktadır. Ray bu geçişi Python'un doğal yapılarına yakın bir programlama modeliyle kolaylaştırır: fonksiyonlar uzak görevlere, sınıflar aktörlere dönüşür ve kümedeki kaynaklar tek bir hesaplama havuzu gibi kullanılır. Üzerine kurulu Ray Train, Ray Tune ve Ray Serve kütüphaneleri ise eğitim, ayarlama ve sunum ihtiyaçlarını aynı çatı altında karşılar. Program altı modül boyunca Ray ekosistemini temelden üretime taşır. Katılımcılar önce görev ve aktör modelini uygulamalı olarak öğrenir, ardından Ray Data ile veri hattı kurar, Ray Train ile çoklu düğüm eğitimi çalıştırır ve Ray Tune ile hiperparametre araması yürütür. Küme ölçekleme, hata toleransı ve kaynak izleme laboratuvarlarda incelenir. Katılımcı programdan çalışan bir Ray kümesi ve ölçeklenmiş eğitim iş akışıyla ayrılır.