Ray Serve is a distributed serving library built on the Ray framework. It enables scalable serving of models and business logic, including complex, composite model pipelines. The library is designed for scaling compute-heavy machine learning workloads across distributed clusters. Ray Serve integrates with the broader Ray ecosystem for parallel computing. It focuses on providing scalability for training and deploying machine learning models and applications.
Почему это важно
Документация API
GitHub
Доступность API
overview
Ray Serve is a distributed serving library built on the Ray framework. It enables scalable serving of models and business logic, including complex, composite model pipelines. The library is designed for scaling compute-heavy machine learning workloads across distributed clusters.
Ray Serve integrates with the broader Ray ecosystem for parallel computing. It focuses on providing scalability for training and deploying machine learning models and applications.
Ещё на Stork
Другие инструменты этой категории, подобранные по общим тегам
Одно короткое письмо в день — только инструменты, которые стоит попробовать. Без воронок продаж.
одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров
Для билдеров
Её читают AI-агенты. На неё приходят покупатели. Она отвечает на восьми языках и через MCP. У вашего инструмента может быть такая же — в эфире за 24 часа.
