Ray

Évoluez Python d'un ordinateur portable à un cluster

Frameworks ML & MLOpsCalcul distribuéApache-2.0S'exécute localementPythonAvancé

OSAI Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 signaux suivis

🐳 téléchargements Docker 📦 téléchargements PyPI / mois 📦 téléchargements npm / mois 🚀 Dernière version ·

Visitez le site →Voir sur GitHub

Qu'est-ce que Ray ?

Ray distribue l'entraînement, le réglage et le service sur des machines avec à peine un changement de code — et soutient une bonne partie de l'infrastructure moderne des LLM.

Pourquoi les gens choisissent Ray

Même code sur un ordinateur portable et sur un cluster
Ray Tune et Ray Serve couvrent le réglage et le service
Utilisé dans les principales piles d'entraînement LLM

Ray en un coup d'œil

Catégorie	Frameworks ML & MLOps
Type	Calcul distribué
Licence	Apache-2.0
S'exécute localement	Oui
Construit avec	Python
Niveau de compétence	Avancé
Meilleur pour	charges de travail qui ne tiennent plus sur une seule machine

Alternatives open-source à Ray

D'autres frameworks ml open-source & outils mlops qui valent la peine d'être comparés :

DagsterOrchestration qui pense en actifs de données, pas en tâches

TensorFlowLe framework de deep learning de Google, conçu pour la production

PyTorchLe framework dans lequel presque tous les modèles d'IA modernes sont écrits

OpenCVLa bibliothèque de vision par ordinateur sur laquelle tout le reste est construit

scikit-learnApprentissage automatique classique, fait correctement

Apache AirflowPlanifiez et surveillez les pipelines de données

JAXNumPy avec autodiff, JIT et TPUs

XGBoostReste toujours le meilleur sur les données tabulaires

Label StudioÉtiquetez n'importe quoi — texte, images, audio, vidéo

MLflowSuivez les expériences et expédiez des modèles sans le tableur

ONNXDéplacez un modèle entre frameworks et environnements d'exécution

LightGBMBoosting par gradient qui s'entraîne rapidement sur de grandes tables

CVATAnnotation sérieuse pour la vision par ordinateur

DVCGit pour les ensembles de données et les modèles

OptunaTrouvez les bons hyperparamètres sans deviner

Ray en tête-à-tête

Ray vs Dagster Ray vs TensorFlow Ray vs PyTorch Ray vs OpenCV Ray vs scikit-learn Ray vs Apache Airflow Ray vs JAX Ray vs XGBoost Ray vs Label Studio Ray vs MLflow Ray vs ONNX Ray vs LightGBM Ray vs CVAT Ray vs DVC Ray vs Optuna

FAQ

Ray est-il gratuit ?

Ray est gratuit et open-source (licence Apache-2.0), vous pouvez donc l'utiliser, l'héberger vous-même et le modifier sans frais.

Puis-je exécuter Ray localement ?

Oui. Ray est conçu pour fonctionner sur votre propre machine ou serveur, gardant vos données privées.

Quelle est la meilleure alternative à Ray ?

Les alternatives open-source populaires incluent Dagster, TensorFlow, PyTorch. Consultez les comparaisons ci-dessus pour choisir.

Explorez plus d'IA open-source

Parcourez le répertoire complet des outils, modèles et projets d'IA open-source — mis à jour quotidiennement.

Parcourez tous les outils →