Ray Serve

Escala el servicio de modelos a través de un clúster
Servidor de inferenciaMarco de servicioApache-2.0Ejecuta localmentePythonAvanzado
OSAI Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 señales rastreadas
🐳 descargas de Docker 📦 descargas de PyPI / mes 📦 descargas de npm / mes 🚀 Última versión ·
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¿Qué es Ray Serve?

Ray Serve es una biblioteca de servicio de modelos escalable que compone múltiples modelos y lógica de negocio en Python en un solo despliegue, escalando a través de un clúster de Ray.

Por qué la gente elige Ray Serve

Ray Serve a simple vista

CategoríaServidor de inferencia
TipoMarco de servicio
LicenciaApache-2.0
Ejecuta localmenteSí
Construido conPython
Nivel de habilidadAvanzado
Mejor parapipelines de producción de múltiples modelos a gran escala

Alternativas de código abierto a Ray Serve

Otras herramientas de servidor de inferencia de código abierto que vale la pena comparar:

vLLMServicio de alto rendimiento para producciónTGIServidor de texto de producción de Hugging FaceSGLangServicio rápido con salidas estructuradasLMDeployConjunto de herramientas para comprimir y servir LLMsAphrodite EngineServicio de LLM de alto rendimientoTensorRT-LLMMáximo rendimiento en GPUs NVIDIAOpenLLMSirve cualquier modelo abierto como una API de OpenAI en un comandoKTransformersEjecuta enormes modelos MoE en una GPU de consumoBentoMLEmpaqueta cualquier modelo en una API de producción

Ray Serve cara a cara

Ray Serve vs vLLMRay Serve vs TGIRay Serve vs SGLangRay Serve vs LMDeployRay Serve vs Aphrodite EngineRay Serve vs TensorRT-LLMRay Serve vs OpenLLMRay Serve vs KTransformersRay Serve vs BentoML

Preguntas frecuentes

¿Es Ray Serve gratis?

Ray Serve es gratuito y de código abierto (licencia Apache-2.0), por lo que puedes usarlo, autoalojarlo y modificarlo sin costo alguno.

¿Puedo ejecutar Ray Serve localmente?

Sí. Ray Serve está diseñado para ejecutarse en tu propia máquina o servidor, manteniendo tus datos privados.

¿Cuál es la mejor alternativa a Ray Serve?

Las alternativas populares de código abierto incluyen vLLM, TGI, SGLang. Consulta las comparaciones anteriores para elegir.

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