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ray

全面扩展AI和Python应用的统一框架

Ray分布式计算机器学习Python人工智能Github开源项目热门

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'。

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介绍相关项目
ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架，支持弹性扩展
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ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架，支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行，具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化，支持大规模计算节点扩展，并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3，ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目，并支持Isaac Gym等模拟器。
deltacat - 基于Ray的分布式数据目录管理系统
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DeltaCAT是一个基于Ray的Python数据目录系统，采用类Git的stage/commit API实现快速、可扩展、ACID兼容的数据目录管理。结合Ray分布式计算框架和Apache Arrow，DeltaCAT支持PB级数据变更捕获、一致性检查和表修复。该系统已在EB级企业数据湖中得到应用，为大规模数据管理提供解决方案。
raycast_api_proxy - Raycast AI的开源API代理工具
API代理GithubOpenAIRaycast AI开源项目模型支持证书配置
Raycast API Proxy是一个开源项目，为Raycast AI提供API代理服务。它支持OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini和Anthropic Claude等多种AI模型，无需订阅即可使用Raycast AI功能。该项目通过中间人方式转发请求，并提供证书生成、系统配置和Docker部署指南，方便用户快速搭建和使用。
raylib-py - 为Python开发者提供高效的游戏开发接口
GithubPython绑定raylib-py图形库开源项目游戏开发
raylib-py是raylib的Python绑定库，为开发者提供了使用这个C语言游戏开发库的接口。它支持PEP8命名约定、类型提示、结构体方法和属性等特性，同时提供向量和颜色的属性交换、友好的打印输出以及上下文管理器功能。raylib-py使Python开发者能够创建游戏和多媒体应用程序，有效利用raylib的各项功能。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
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Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
raycast-openai-translator - Raycast多语言翻译与AI文本处理扩展
ChatGPTGithubOpenAIRaycast多语言支持开源项目翻译扩展
该Raycast扩展基于多种AI模型，提供划词、截图和剪贴板翻译功能。支持OpenAI ChatGPT、Raycast AI等多个LLM模型，可进行翻译、润色、总结和文本识别。扩展特性包括流式显示、历史记录和自定义API，适合需要高效多语言处理的场景。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
stingray - 将天体物理X射线数据光谱时序分析变得简单
GithubPython软件包StingrayX射线光谱计时天体物理开源项目时间序列分析
Stingray是一个开源的天体物理X射线数据光谱时序分析软件包。它提供功率谱、互谱等多种时间序列分析方法，旨在简化科研人员的高级光谱时序分析工作。该项目具有严谨的统计框架，支持多种安装方式，并提供完整的文档和测试。Stingray合并了现有Python时序分析工作，遵循现代开源编程最佳实践，填补了X射线时序分析工具的空白，致力于成为天体物理领域广泛使用的时序分析工具。
Raycast - Mac系统上的智能生产力工具集成启动器
AI助手AI工具Raycast快捷启动器扩展功能生产力工具
Raycast是Mac系统上的智能生产力工具,集成了快速启动、窗口管理、文件搜索等核心功能。它采用原生开发,注重速度和易用性,可通过扩展实现功能定制。Raycast内置AI助手,支持问答和自动化任务。开发者可利用API构建自定义扩展,创建个性化工作流程。Raycast为Mac用户提供了一站式的效率提升解决方案。
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