LibreAI / Инструменты разработчика / ray

// devtools · ray-project/ray

ray

ray — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от ray-project (ray-project/ray на GitHub). У него 43 994 звезды на GitHub и 8 123 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

An AI compute engine: a distributed runtime plus libraries for scaling ML and LLM workloads

★ 44,0 тыс. звёзд⑂ 8,1 тыс. форковApache-2.0обновлено окт. 2026

Смотреть на GitHub ↗Official site ↗

▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.

// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий: ray-project/ray
Звёзды GitHub: 43 994
Форки: 8 123
Лицензия: Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub: 8 октября 2026
Категория: Инструменты разработчика
Тип страницы: Полное руководство по установке
Официальный сайт: Official site

// как это работает

Как это работает

Clarify your goal
Decide what you want from ray and check the README and requirements to confirm it fits your setup and Python environment.
Get the code
Clone the repository from GitHub (github.com/ray-project/ray) or use the documented install channel if you do not need the source.
Install and configure
Follow the README quickstart to install dependencies and set any required configuration or credentials.
Run your first task
Work through the README's first example end to end, then adapt it to your own project or data.

// возможности

Почему его любят

Distributed runtime

A core distributed runtime for scaling Python workloads across machines.

AI libraries

Libraries for training, tuning, serving and reinforcement learning (RLlib).

LLM serving

Supports LLM inference and serving workloads at scale.

Hyperparameter tuning

Ray Tune provides hyperparameter optimization for ML experiments.

Data processing

Scales data processing for ML pipelines alongside training.

Framework agnostic

Works with PyTorch, TensorFlow and other frameworks.

// запустите сами

Запустите сами

Clone the repository
Start by getting the source and entering the project directory.
```
git clone https://github.com/ray-project/ray.git
cd ray
```
Install Ray
Install the Python package from PyPI.
```
pip install ray
```
Run your first Ray program
Import ray, initialize it, and run a remote function as in the documentation examples.
```
python -c "import ray; ray.init(); print(ray.cluster_resources())"  # see docs for full examples
```

// сценарии использования

Что можно создать

Scaling model training across a GPU cluster
Serving LLM inference with autoscaling
Running large hyperparameter searches
Distributing data processing for ML pipelines

// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains ray?

It is maintained by ray-project and contributors on GitHub, where the repository github.com/ray-project/ray is the canonical home for code, issues and releases.

Is ray free to use?

Yes — it is open source under the Apache-2.0 license. Read the license in the repository for what is permitted, including any conditions on redistribution or commercial use.

Does it need a paid API key?

No. Ray is infrastructure software that runs on your own machines or cloud account.

How does ray compare to alternatives?

Compared with plain multiprocessing or Dask: Ray is purpose-built as an AI compute engine with ML libraries for training, tuning and serving, not just task parallelism.

How do I get started?

Clone github.com/ray-project/ray, follow the README quickstart to install it, and run the documented first example before adapting it to your own work.

// продолжить изучение

Альтернативы: Инструменты разработчика

Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если ray вам не подходит.

OpenCode★ 211,6 тыс.
The open source coding agent
Transformers★ 166,9 тыс.
The model-definition framework behind modern AI — thousands of pretrained transformers for text, vision, and audio.
claude-code★ 149,7 тыс.
Anthropic's agentic coding tool that lives in your terminal and works across your whole codebase
cc-switch★ 141,3 тыс.
Cross-platform desktop all-in-one manager for Claude Code, Codex, OpenCode and other coding agents
codex★ 128,2 тыс.
OpenAI's lightweight coding agent that runs locally in your terminal

// ещё в категории devtools

Больше проектов: Инструменты разработчика

Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к ray — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Aider★ 49,4 тыс.
Aider is AI pair programming in your terminal
Gradio★ 43,7 тыс.
Build machine-learning web demos in Python within minutes — the fastest way to share a model with the world.
claude-cookbooks★ 53,3 тыс.
Anthropic's official collection of notebooks and recipes for using Claude effectively
DeepSpeed★ 43,3 тыс.
DeepSpeed — the deep learning optimisation library behind ZeRO: train and serve huge models efficiently, Apache-2.0
Context7★ 62,6 тыс.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors
herdr★ 42,9 тыс.
The terminal runtime your coding agents live on — a Rust multiplexer built for agent sessions

Получить ray

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.

Смотреть на GitHub ↗← Больше инструментов в категории «Инструменты разработчика»

ray