ray
本站收录 14 个带「ray」标签的 AI 开源项目
Made-With-ML一套面向生产级机器学习应用的完整学习课程，手把手教你如何开发、部署并持续迭代 ML 应用。内容覆盖从实验到上线的全流程实践，配有代码示例，适合希望系统掌握工程化★ 49,652
rayRay 是一个面向 AI 计算的分布式引擎，由核心分布式运行时和一组 AI 库组成，用于加速机器学习工作负载。它解决了大规模分布式训练、调参、推理和服务部署中的★ 43,949
csghubCSGHub 是由 OpenCSG 团队开发的开源大模型管理平台，旨在提供类似 Hugging Face 的功能，但支持私有化部署和 SaaS 两种模式。它帮助★ 4,117
mlops-course这是一个面向生产级机器学习应用的教学课程仓库，旨在帮助开发者掌握从设计、开发、部署到迭代的完整MLOps流程。课程内容涵盖数据版本管理、模型实验追踪、CI/CD★ 3,405
llm-applications这是一个面向生产环境的 RAG（检索增强生成）LLM 应用构建指南，基于 Jupyter Notebook 形式提供系统化教程。项目由 Anyscale 团队维★ 1,860
data-prep-kitdata-prep-kit 是一个面向生成式 AI（GenAI）应用的数据准备开源项目。它解决的是大模型训练和微调前数据清洗、转换、增强的繁琐问题，提供了一套模★ 966
mega-data-factorymega-data-factory 是一个面向大规模基础模型训练的多模态数据流水线框架，专注于解决数据质量与数据规模之间的平衡问题。它提供了一套从数据采集、清洗★ 379
syftrsyftr 是一个面向 AI 代理（agent）工作流的优化器，旨在帮助开发者在预算约束下找到性价比最高的代理配置。它通过系统化评估不同代理工作流的性能与成本，★ 343
tracemlTraceML 是一个开源的 PyTorch 训练性能诊断工具，旨在帮助开发者定位和解决训练过程中的性能瓶颈。它通过自动捕获和分析训练运行时的性能数据，提供可视★ 185
spacespace 是一个面向机器学习全生命周期的统一存储框架，旨在解决 ML 项目中数据、模型、实验产物等分散存储、难以统一管理的问题。它提供了一套统一的接口和抽象层★ 156
LLMWebCrawlerLLMWebCrawler 是一个基于大语言模型的智能网络爬虫，使用 Ray 实现分布式并行抓取，并借助 Huggingface 的嵌入模型将网页内容向量化后存★ 107
sales-forecast-mlops-at-scale这是一个面向需求预测的云原生机器学习全栈系统，旨在解决大规模、实时场景下的预测难题。它整合了数据流处理、模型推理、自动重训闭环等核心能力，支持从数据接入到预测结★ 88
ray_vllm_inferenceray_vllm_inference 是一个将 vLLM 与 Ray Serve 集成的轻量级 LLM 推理服务项目，旨在提供快速且可扩展的大模型服务能力。它解★ 79
adoado 是一个用于设计、执行和分析实验活动的 Python 框架。它解决的是机器学习研究或工程中实验管理混乱、流程不统一、结果难以复现的问题。核心能力包括：提供★ 65