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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
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taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
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Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
Replit-Xray - Replit平台上的多协议代理服务器部署工具
GithubReplitxray代理容器开源项目部署
Replit-Xray是一个在Replit平台上部署Xray核心多协议代理服务器的开源项目。它集成了VMess、VLESS、Trojan和Shadowsocks等协议，提供简便的安装流程和灵活的配置选项。项目特色包括Argo隧道支持、UUID自定义和网页伪装功能，为用户提供了一个便捷的代理服务器搭建解决方案。
RayDiffusion - 射线扩散模型在相机姿态估计中的应用
GithubRayDiffusion开源项目扩散模型深度学习相机姿态估计计算机视觉
RayDiffusion项目提出了一种将相机表示为射线并应用扩散模型的姿态估计方法。该方法支持已知边界框和从掩码自动提取边界框两种模式，同时提供射线回归选项。项目包含代码实现、预训练模型和使用说明，适用于计算机视觉领域的研究和开发。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
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深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
ryax-engine - 简化云端自动化和API开发部署的开源平台
GithubRyax后端开发工作流自动化开源平台开源项目无服务器技术
Ryax是一个开源平台，致力于简化云端自动化和API的设计、部署及监控流程。该平台支持快速构建后端，采用无服务器技术实现规模化部署，可选择自托管、任意云平台安装或使用托管服务。Ryax提供低代码解决方案，兼容Python、JavaScript和C#等编程语言，集成了用户和项目管理、自动生成HTTP API等功能。开发者可借助Ryax高效构建和部署可扩展的后端系统。
covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
Xray-core - 优化网络传输的开源多协议代理核心
GithubProject XREALITYXTLS开源项目网络工具
作为 Project X 的核心组件，Xray-core 是一款功能丰富的网络传输工具。它支持 VLESS、XTLS 和 REALITY 等先进协议，在保证安全性的同时提供高性能、低延迟的网络体验。这个开源项目具有良好的跨平台兼容性，并提供全面的文档和配置示例。Xray-core 的持续更新得益于其活跃的开发社区，不断适应新的网络挑战。
pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台
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OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。
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使用Raycast无需API Key即可免费访问GPT-4、Llama-3等AI模型。支持实时消息流、多种命令、文件上传、图像生成、自动更新和智能聊天命名功能。安装简单，通过源代码实现，增强生产力与AI技术的结合。
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