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提供Ray的教育资源，帮助规模化Python和机器学习任务

提供丰富的教育资源，专注于Ray分布式计算框架，帮助扩展Python和机器学习任务，从笔记本电脑到集群处理。课程内容涵盖Ray核心功能、AI运行时、计算机视觉和NLP模型优化等，适合各层次学习者。加入社区，探索文档、参与讨论、提出问题和贡献代码，提升开发体验。

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介绍相关项目

ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架

GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门

Ray是一个统一的框架，专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库，用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上，Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外，Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes，且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装，只需执行简单的命令即可：'pip install ray'。

langchain-ray - 现代开源LLM开发必备库

GithubLLMLangChainPythonRay开源库开源项目

LangChain和Ray是关键的Python库，用于快速开发和部署大规模语言模型（LLM）应用。项目提供了多种技术示例和用例，包括开源LLM搜索引擎、快速嵌入生成及基于检索的问答系统。通过文档、Slack和论坛与开发者社区互动，共同学习与成长。

Anyscale - 基于Ray的AI和Python分布式计算平台

AI工具AI平台AnyscaleGPURay分布式计算

Anyscale是基于Ray开源项目的AI应用平台,提供从笔记本到数千GPU的分布式计算能力。支持LLM推理、微调、稳定扩散等AI工作负载,具备性能优化、成本控制和企业级安全功能。开发者可通过Anyscale快速构建和部署各类AI应用。

kuberay - 简化Kubernetes上Ray应用的部署与管理

GithubKubeRayKubernetesRay分布式计算开源项目机器学习

KubeRay是开源的Kubernetes operator，专为简化Ray应用在Kubernetes上的部署和管理而设计。它提供RayCluster、RayJob和RayService三种自定义资源，实现集群生命周期管理、自动扩缩容和容错。KubeRay还包含社区维护的API服务器、Python客户端和命令行工具，提供全面的Ray集群管理功能。适用于机器学习、服务部署和批处理等场景，并与多种云原生生态系统工具集成。

ray-llm - 简化LLM部署，利用Ray Serve和vLLM实现高效性能

AnyscaleGithubLLMRay ServeRayLLMvLLM开源项目

RayLLM是一种简便的解决方案，用于部署和管理多种开源LLM，利用Ray Serve和vLLM的功能，包括自动扩展、多GPU和多节点支持。RayLLM支持连续批处理和量化，大幅提高吞吐量并降低推理成本。通过REST API轻松迁移和测试，并集成多种LLM后端，提供灵活高效的解决方案。

materials - Real Python 教程的配套资源与实践项目

GitHubGithubPython教程Real Python代码风格开源项目

Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库，提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验，通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持，为 Python 学习者提供全面的学习环境。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

ai_all_resources - 综合性的AI资源集合，涵盖数学、机器学习与深度学习

Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目

该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。

Ai-Learn - 人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习

GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习

Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。

reinforcement_learning_course_materials - 强化学习完整开源课程资料包括讲义练习和视频

GithubPython开源项目强化学习教学视频练习题课程材料

这个项目提供了全面的强化学习课程资料，包含讲义、练习题及答案和教学视频。内容覆盖从基础到高级的强化学习知识，如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习等。每个主题配有详细讲解和Python代码实现。所有资料均为开源，适合自学者和教育工作者使用。该资源为强化学习的学习和教学提供了实用全面的材料支持。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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