Ray

Escale Python de um laptop para um cluster
Frameworks de ML & MLOpsComputação distribuídaApache-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?

Ray distribui treinamento, ajuste e serviço entre máquinas com quase nenhuma mudança de código — e sustenta uma boa parte da infraestrutura moderna de LLM.

Por que as pessoas escolhem Ray

Ray em um relance

CategoriaFrameworks de ML & MLOps
TipoComputação distribuída
LicençaApache-2.0
Executa localmenteSim
Construído comPython
Nível de habilidadeAvançado
Melhor paracargas de trabalho que não cabem mais em uma máquina

Alternativas de código aberto ao Ray

Outros frameworks de ml de código aberto & ferramentas de mlops que valem a pena comparar:

DagsterOrquestração que pensa em ativos de dados, não em tarefasTensorFlowO framework de deep learning do Google, construído para produçãoPyTorchO framework em que quase todos os modelos de IA modernos são escritosOpenCVA biblioteca de visão computacional sobre a qual tudo mais é construídoscikit-learnAprendizado de máquina clássico, feito corretamenteApache AirflowAgende e monitore pipelines de dadosJAXNumPy com autodiff, JIT e TPUsXGBoostAinda é o melhor em dados tabularesLabel StudioRotule qualquer coisa — texto, imagens, áudio, vídeoMLflowAcompanhe experimentos e envie modelos sem a planilhaONNXMova um modelo entre frameworks e tempos de execuçãoLightGBMAumento de gradiente que treina rapidamente em grandes tabelasCVATAnotação séria para visão computacionalDVCGit para conjuntos de dados e modelosOptunaEncontre os hiperparâmetros certos sem adivinhação

Ray comparado lado a lado

Ray vs DagsterRay vs TensorFlowRay vs PyTorchRay vs OpenCVRay vs scikit-learnRay vs Apache AirflowRay vs JAXRay vs XGBoostRay vs Label StudioRay vs MLflowRay vs ONNXRay vs LightGBMRay vs CVATRay vs DVCRay vs Optuna

FAQ

O Ray é gratuito?

O Ray é gratuito e de código aberto (licença Apache-2.0), então você pode usá-lo, hospedá-lo e modificá-lo sem custo.

Posso executar o Ray localmente?

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

Qual é a melhor alternativa ao Ray?

Alternativas populares de código aberto incluem Dagster, TensorFlow, PyTorch. Veja as comparações acima para escolher.

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