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.
| Categoria | Servidor de inferência |
| Tipo | Framework de atendimento |
| Licença | Apache-2.0 |
| Executa localmente | Sim |
| Construído com | Python |
| Nível de habilidade | Avançado |
| Melhor para | pipelines de produção multi-modelo em escala |
Outras ferramentas de servidor de inferência de código aberto que valem a pena comparar:
vLLMServiço de alta capacidade para produção
TGIServidor de texto de produção da Hugging Face
SGLangServiço rápido com saídas estruturadas
LMDeployKit de ferramentas para comprimir e servir LLMs
Aphrodite EngineServiço de LLM de alto desempenho
TensorRT-LLMMáxima taxa de transferência em GPUs NVIDIA
OpenLLMSirva qualquer modelo aberto como uma API OpenAI em um comando
KTransformersExecute enormes modelos MoE em uma GPU de consumidor
BentoMLEmpacote qualquer modelo em uma API de produçãoRay Serve é gratuito e de código aberto (licença Apache-2.0), então você pode usar, auto-hospedar e modificar sem custo.
Sim. O Ray Serve é projetado para rodar na sua própria máquina ou servidor, mantendo seus dados privados.
Alternativas populares de código aberto incluem vLLM, TGI, SGLang. Veja as comparações acima para escolher.
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