ray

프로덕션 수준의 ML 애플리케이션을 개발, 배포 및 반복 개선하는 방법을 배웁니다.

Ray는 AI 연산 엔진입니다. 코어 분산 런타임과 ML 워크로드를 가속화하는 AI 라이브러리 세트로 구성되어 있습니다.

AI 및 멀티모달 워크로드를 위한 고성능 데이터 엔진. 모든 규모에서 이미지, 오디오, 비디오 및 정형 데이터를 처리합니다.

AWS용 pandas - Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer 및 S3(Parquet, CSV, JSON, EXCEL)와의 간편한 통합

CSGHub은 OpenCSG 팀이 개발한 LLM 관리를 위한 새로운 오픈소스 플랫폼입니다. Hugging Face에 필적하는 기능을 갖춘 오픈소스 및 온프레미스/SaaS 솔루션을 제공합니다. Hugging Face와 호환되는 Python SDK를 통해 LLM, 데이터셋, 에이전트의 라이프사이클을 완전히 제어할 수 있습니다. 참여해 주세요! ⭐️

프로덕션 등급의 ML 애플리케이션을 설계, 개발, 배포 및 반복 개선하는 방법을 배웁니다.

LakeSoul은 차세대 BI 및 AI 워크로드를 지원하는 엔드투엔드 실시간 클라우드 네이티브 Lakehouse 프레임워크로, 빠른 데이터 수집, 동시 업데이트, 증분 분석, 멀티모달 데이터 처리 및 벡터 검색을 제공합니다.

Mars는 numpy, pandas, scikit-learn 및 Python 함수를 확장하는 대규모 데이터 연산을 위한 텐서 기반 통합 프레임워크입니다.

Kubernetes에서 Ray 애플리케이션을 실행하기 위한 툴킷

진화 연산을 위한 분산 GPU 가속 프레임워크. 진화 알고리즘 및 벤치마크 문제에 대한 포괄적인 라이브러리.

Three.js WebGL 프레임워크 기반의 전역 조명 및 점진적 렌더링을 지원하는 실시간 패스 트레이싱. 라이브 데모: https://erichlof.github.io/THREE.js-PathTracing-Renderer/Geometry_Showcase.html

장난감 수준의 물리 기반 GPU 패스 트레이서 (C++/OpenGL/GLSL)

프로덕션 환경을 위한 RAG 기반 LLM 애플리케이션 구축 종합 가이드

다중 에이전트 강화학습(MARL)을 위한 단일 저장소

LuxCore 소스 저장소

ML 인프라를 위한 PyTorch처럼, Python에서 Kubernetes로 AI 워크로드 분산 및 실행을 마법처럼 처리

NanoRT, 단일 헤더로 구성된 현대적인 레이 트레이싱 커널입니다.

Buggregator — PHP용 단일 바이너리 디버깅 서버. 예외, 덤프, 이메일, 프로파일링, 로그를 실시간 UI로 캡처합니다. Sentry, Ray, VarDumper, SMTP, Monolog, Inspector, XHProf 등 지원.

GenAI 애플리케이션을 위한 데이터 준비 오픈 소스 프로젝트

DoEKS는 Amazon EKS에서 데이터 플랫폼을 구축, 배포 및 확장하기 위한 도구입니다.

연합 학습(Federated Learning) 벤치마크. 커뮤니티에 기여합니다. 🤗

Crater는 클라우드 네이티브 AI 학습 및 추론 플랫폼입니다.

numpy 배열과 함수를 활용하여 합리적인 속도로 작동하는 기본 레이 트레이서(Ray Tracer)입니다.