Ray Serve

Escalone a entrega de modelos em um cluster
Servidor de inferênciaFramework de atendimentoApache-2.0Executa localmentePythonAvançado
OSAI Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 sinais rastreados
🐳 pulls do Docker 📦 downloads do PyPI / mês 📦 downloads do npm / mês 🚀 Última versão ·
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O que é o Ray Serve?

Ray Serve é uma biblioteca escalável de serviço de modelos que compõe vários modelos e lógica de negócios em Python em uma única implantação, escalando em um cluster Ray.

Por que as pessoas escolhem o Ray Serve

Ray Serve em um relance

CategoriaServidor de inferência
TipoFramework de atendimento
LicençaApache-2.0
Executa localmenteSim
Construído comPython
Nível de habilidadeAvançado
Melhor parapipelines de produção multi-modelo em escala

Alternativas de código aberto ao Ray Serve

Outras ferramentas de servidor de inferência de código aberto que valem a pena comparar:

vLLMServiço de alta capacidade para produçãoTGIServidor de texto de produção da Hugging FaceSGLangServiço rápido com saídas estruturadasLMDeployKit de ferramentas para comprimir e servir LLMsAphrodite EngineServiço de LLM de alto desempenhoTensorRT-LLMMáxima taxa de transferência em GPUs NVIDIAOpenLLMSirva qualquer modelo aberto como uma API OpenAI em um comandoKTransformersExecute enormes modelos MoE em uma GPU de consumidorBentoMLEmpacote qualquer modelo em uma API de produção

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

FAQ

Ray Serve é gratuito?

Ray Serve é gratuito e de código aberto (licença Apache-2.0), então você pode usar, auto-hospedar e modificar sem custo.

Posso executar o Ray Serve localmente?

Sim. O Ray Serve é projetado para rodar na sua própria máquina ou servidor, mantendo seus dados privados.

Qual é a melhor alternativa ao Ray Serve?

Alternativas populares de código aberto incluem vLLM, TGI, SGLang. Veja as comparações acima para escolher.

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