Ray Serve

Skalieren Sie das Modell-Serving über einen Cluster
Inference-ServerServing-FrameworkApache-2.0Läuft lokalPythonFortgeschritten
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Was ist Ray Serve?

Ray Serve ist eine skalierbare Modellbereitstellungsbibliothek, die mehrere Modelle und Python-Geschäftslogik in einer Bereitstellung kombiniert und über einen Ray-Cluster skaliert.

Warum wählen Menschen Ray Serve?

Ray Serve auf einen Blick

KategorieInference-Server
TypServing-Framework
LizenzApache-2.0
Läuft lokalJa
Hergestellt mitPython
FähigkeitsstufeFortgeschritten
Am besten fürMulti-Modell-Produktionspipelines in großem Maßstab

Open-Source-Alternativen zu Ray Serve

Andere Open-Source-Inferenzserver-Tools, die einen Vergleich wert sind:

vLLMHochdurchsatzbereitstellung für die ProduktionTGIHugging Face's Produktions-TextserverSGLangSchnelle Bereitstellung mit strukturierten AusgabenLMDeployToolkit zum Komprimieren und Bereitstellen von LLMsAphrodite EngineHochdurchsatz-LLM-BereitstellungTensorRT-LLMMaximale Durchsatzrate auf NVIDIA GPUsOpenLLMJedes offene Modell als OpenAI API mit einem Befehl bereitstellenKTransformersFühren Sie riesige MoE-Modelle auf einer Verbraucher-GPU ausBentoMLPacken Sie jedes Modell in eine Produktions-API

Ray Serve im Vergleich

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Häufig gestellte Fragen

Ist Ray Serve kostenlos?

Ray Serve ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0 Lizenz), sodass Sie es ohne Kosten nutzen, selbst hosten und modifizieren können.

Kann ich Ray Serve lokal ausführen?

Ja. Ray Serve ist dafür ausgelegt, auf Ihrem eigenen Computer oder Server zu laufen und Ihre Daten privat zu halten.

Was ist die beste Alternative zu Ray Serve?

Beliebte Open-Source-Alternativen sind vLLM, TGI, SGLang. Siehe die Vergleiche oben zur Auswahl.

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