Организация ray-project представлена на GitHub большим количеством публичных репозиториев, включая такие заметные проекты, как ray, llm-numbers и kuberay. Основные языки программирования, используемые в репозиториях, включают Python, Jupyter Notebook и C. Это предоставляет широкой аудитории доступ к инструментам и библиотекам для разработки AI-приложений.
Основные языки
Публичные репозитории
ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
llm-numbers
Numbers every LLM developer should know
kuberay
A toolkit to run Ray applications on Kubernetes
llm-applications
A comprehensive guide to building RAG-based LLM applications for production.
ray-llm
RayLLM - LLMs on Ray (Archived). Read README for more info.
llmperf
LLMPerf is a library for validating and benchmarking LLMs
tutorial
Описание для этого репозитория не предоставлено.
llmperf-leaderboard
Описание для этого репозитория не предоставлено.
tune-sklearn
A drop-in replacement for Scikit-Learn’s GridSearchCV / RandomizedSearchCV -- but with cutting edge hyperparameter tuning techniques.
ray-educational-materials
This is suite of the hands-on training materials that shows how to scale CV, NLP, time-series forecasting workloads with Ray.
raydp
RayDP provides simple APIs for running Spark on Ray and integrating Spark with AI libraries.
deltacat
A portable Multimodal Lakehouse powered by Ray that brings exabyte-level scalability and fast, ACID-compliant, change-data-capture to your ML and analytics workloads.
langchain-ray
Examples on how to use LangChain and Ray
ray_lightning
Pytorch Lightning Distributed Accelerators using Ray
rl-experiments
Keeping track of RL experiments
xgboost_ray
Distributed XGBoost on Ray
mobius
Mobius is an AI infrastructure platform for distributed online learning, including online sample processing, training and serving.
rayfed
A multiple parties joint, distributed execution engine based on Ray, to help build your own federated learning frameworks in minutes.
enhancements
Tracking Ray Enhancement Proposals
kuberay-helm
Helm charts for the KubeRay project
plasma
A minimal shared memory object store design
lightgbm_ray
LightGBM on Ray
mlflow-ray-serve
MLFlow Deployment Plugin for Ray Serve
ray_beam_runner
Ray-based Apache Beam runner
distml
Distributed ML Optimizer
Ray-Forward
Some resources about Ray Forward Meetup
multimodal-training
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ray-legacy
An experimental distributed execution engine
serve_config_examples
Описание для этого репозитория не предоставлено.
contrib-workflow-dag
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ray-serve-arize-observe
Building Real-Time Inference Pipelines with Ray Serve
docu-mentor
Описание для этого репозитория не предоставлено.
spark-ray-example
A simple demonstration of embedding Ray in a Spark UDF. For Spark + AI Summit 2020.
credis
Описание для этого репозитория не предоставлено.
rayci
Описание для этого репозитория не предоставлено.
community
Artifacts intended to support the Ray Developer Community: SIGs, RFC overviews, and governance. We're very glad you're here! ✨
sandbox
Ray repository sandbox
anyscale-workshop-nyc-2023
Scalable NLP model fine-tuning and batch inference with Ray and Anyscale
air-reference-arch
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ray-open-ports-checker
Tool to quickly check and see if your Ray cluster is exposed to untrusted clients
odsc-west-workshop-2023
Описание для этого репозитория не предоставлено.
prototype_gpu_buffer
Описание для этого репозитория не предоставлено.
maze-raylit
Hackathon 2020! Max Archit Zhe
serve-movie-rec-demo
Описание для этого репозитория не предоставлено.
scalable-learning
Scaling multi-node multi-GPU workloads
raynomics
Experimental genomics algorithms in Ray
RFC
Community Documents
sumo-web3d
Web-based 3D visualization of SUMO microsimulations using TraCI and three.js.
arrow-build
Queue for building arrow
distributed-zkml
Distributed Proofs with ZMKL and Ray
qcon-workshop-2023
Описание для этого репозитория не предоставлено.
2022_04_13_ray_serve_meetup_demo
Code samples for Ray Serve Meetup on 04/13/2022
numbuf
Serializing primitive Python types in Arrow
serve_workloads
Описание для этого репозитория не предоставлено.
llmval-legacy
Описание для этого репозитория не предоставлено.
arrow-plasma-object-store
Plasma Object Store code for proposed import to Apache Arrow
ray-scripts
Experimental scripts for deploying and using Ray
raytracer
Polymer WebUI for Ray
webdis
A Redis HTTP interface with JSON output
ray-haproxy
HAProxy for bundling with Ray
issues-to-airtable
Описание для этого репозитория не предоставлено.
oneflow
Описание для этого репозитория не предоставлено.
train-serve-primer
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ray-runtime-env-plugins
A set of runtime environment plugins which can be used by the public.
ray-summit-2022
Website for Ray Summit 2022
spmd_grid
Grid-style gang-scheduling and collective communication for Ray
streaming
Streaming processing engine based on ray platform.
travis-tracker
Dashboard for Tracking Travis Python Test Result.
common
Code that is shared between Ray projects
checkstyle_java
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ray-docs-zh
Chinese translation of Ray documentation. This may not be update to date.
catapult
Catapult
raylibs
Libraries for Ray
enablement-content
Описание для этого репозитория не предоставлено.
haproxy-release
Описание для этого репозитория не предоставлено.
raydepsets
raydepsets build and release repo
pandas
Pandas object mirror
wrk
Modern HTTP benchmarking tool
ray-data-user-testing
The repo to study Ray Data CUJ
ray-train-user-testing
Описание для этого репозитория не предоставлено.
mlperf-training
Reference implementations of MLPerf™ training benchmarks
rate-the-docs
Feedback widget for Read the Docs documentation
air-sample-data
A repository hosting data for air examples and notebooks
test_deploy_group
Описание для этого репозитория не предоставлено.
test_packages
This repo maintains the packages that are provided for tests.
rules_docker
Rules for building and handling Docker images with Bazel
windows-docker-buildkite-plugin
Описание для этого репозитория не предоставлено.
macos-sandbox-buildkite-plugin
Описание для этого репозитория не предоставлено.
prometheus-cpp
Prometheus Client Library for Modern C++
pickle5-build
Build unofficial pickle5 wheels
project-data
Files for Ray project examples
crossbow
Arrow build queue
qreader
RSS feed reader app build on Vue.js, Vuex, Element UI and PHP as backend.
asv
Airspeed Velocity: A simple Python benchmarking tool with web-based reporting
redis-replication
Replicating redis
bredis
Experiments with sharding redis
benchmarks
Описание для этого репозитория не предоставлено.
redis-ms
Redis is an in-memory database that persists on disk. The data model is key-value, but many different kind of values are supported: Strings, Lists, Sets, Sorted Sets, Hashes
python
Pre-compiled python libraries with includes
photon
A local scheduler and node manager for Ray
Часто задаваемые вопросы
Что разрабатывает ray-project на GitHub?
Организация ray-project разрабатывает множество проектов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Наиболее известные репозитории включают ray, llm-numbers и kuberay, которые предоставляют инструменты и библиотеки для ускорения ML-работ.
Какие языки программирования использует ray-project?
Основными языками программирования, используемыми в репозиториях ray-project, являются Python, Jupyter Notebook, C и Shell. Эти языки позволяют создавать разнообразные инструменты и библиотеки для решения задач в области AI и ML.
Являются ли репозитории ray-project публичными?
Да, все репозитории ray-project являются публичными. Это означает, что любой желающий может получить доступ к коду и ресурсам, что способствует сотрудничеству и обмену знаниями в сообществе разработчиков.
Это раскрытие намеренно?
Следите за ray-project с помощью RepoGuard и получайте уведомления в момент появления нового публичного репозитория.
Следить за этим аккаунтом