AI Инструмент

Обзор Ray Serve

Ray Serve — это распределенная библиотека обслуживания, построенная на фреймворке Ray, предназначенная для масштабируемого обслуживания моделей и бизнес-логики в распределенных кластерах.

shipped 5 сент. 2026 г.buildpaid

Domain rating76Monthly visits9.1K/mo

BuildServingLocal inference

Почему это важно

1Предлагает бесплатный тарифный план с кредитом в 100 долларов.

2Доступен API разработчика для интеграции.

3Поддерживает несколько ML-фреймворков, включая PyTorch, TensorFlow и Scikit-Learn.

4Предназначен для масштабирования ресурсоемких рабочих нагрузок машинного обучения.

Краткие факты

Разработчик: Ray
Бизнес-модель: Подписка SaaS
Цены: Бесплатный уровень: кредит 100 долларов
Платформы: Web, Kubernetes, Облачные провайдеры
Доступен API: Да
Интеграции: FastAPI, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn
Основана: 2017
Штаб-квартира: Сан-Франциско, США
Финансирование: Серия C, 223 млн долларов

Подключите свой домен к Stork Wire

Цитирования в ИИ, бэклинки и растущий Domain Rating — на автопилоте. Вот как выглядит первый год на Wire:

AI Citations

Backlinks

Domain Rating

first year, simulated · week 1

отмена в один клик

Как работает Wire →

О Ray Serve

Бизнес-модель

Subscription SaaS

Бесплатные кредиты

$100 free credit

Штаб-квартира

San Francisco, USA

Размер команды

50-100

Финансирование

Series C

Всего привлечено

$223M

Платформы

Web, Kubernetes, Cloud providers

Целевая аудитория

Data scientists, ML engineers, ML platform engineers, LLM developers

Тарифные планы

Free Tier

$100 credit / one-time

• Initial free credits to start using the service.

Примеры затрат

• Example not found.

Руководство

Robert NishiharaCo-founder

Will ChenCo-founder

Ender GuneyCo-founder

Инвесторы

Accel Partners, Coatue Management, Databricks, Founders Fund, CapitalG

API Docs GitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Ray Serve?

Ray Serve — это инструмент для распределенного обслуживания, который позволяет специалистам по данным, ML-инженерам, инженерам ML-платформ и разработчикам LLM обеспечивать масштабируемое обслуживание моделей и бизнес-логики. Он предназначен для масштабирования ресурсоемких рабочих нагрузок машинного обучения в распределенных кластерах, включая сложные, составные конвейеры моделей. Ray Serve интегрируется с более широкой экосистемой Ray для параллельных вычислений, обеспечивая масштабируемость для обучения и развертывания моделей и приложений машинного обучения.

features

Ключевые особенности Ray Serve

Ray Serve предоставляет полный набор функций для развертывания и управления моделями машинного обучения и бизнес-логикой в распределенных средах. Его архитектура поддерживает динамическое распределение ресурсов и гибкое планирование, что крайне важно для обработки различных рабочих нагрузок и сложных зависимостей моделей.

Поддерживает несколько ML-фреймворков (PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, LLMs).
Динамическое масштабирование ресурсов для ресурсоемких рабочих нагрузок.
Гибкое планирование для выполнения моделей и бизнес-логики.
API композиции моделей для создания сложных, составных конвейеров моделей.
Оптимизирован для больших языковых моделей (LLMs), таких как DeepSeek-R1, QwQ, T5-small, Deepseek-v3, GPT OSS.
Масштабируемое обслуживание моделей и пользовательской бизнес-логики.
Поддержка мультимодальности для текста, изображений, аудио, видео и мультимодальных данных.
Вызов функций по открытому стандарту для взаимодействия с API.

use cases

Кому следует использовать Ray Serve?

Ray Serve в первую очередь предназначен для специалистов по данным, ML-инженеров, инженеров ML-платформ и разработчиков LLM, которым требуются надежные и масштабируемые решения для развертывания моделей и приложений машинного обучения. Он особенно хорошо подходит для сценариев, включающих сложные конвейеры моделей и динамическое распределение ресурсов.

Обслуживание ML-моделей: развертывание обученных моделей машинного обучения для онлайн-вывода.
API онлайн-вывода: создание API с низкой задержкой для прогнозирования в реальном времени.
Сочетание ML-моделей с бизнес-логикой: интеграция результатов машинного обучения в более широкие рабочие процессы приложений.
Динамическое распределение ресурсов: эффективное управление вычислительными ресурсами для колеблющегося спроса.

how to use

Как использовать Ray Serve

Чтобы начать использовать Ray Serve, пользователи обычно устанавливают фреймворк Ray, а затем используют библиотеку Serve для определения и развертывания своих обслуживающих приложений. Процесс включает указание моделей, бизнес-логики и требований к ресурсам для распределенного выполнения.

1Установите фреймворк Ray, который включает Ray Serve.
2Определите свои модели машинного обучения или бизнес-логику, используя поддерживаемые фреймворки, такие как PyTorch или TensorFlow.
3Используйте API Ray Serve для создания развертываний обслуживания.
4Настройте требования к ресурсам и политики масштабирования для ваших развертываний.
5Разверните свое обслуживающее приложение в кластере Ray, который может быть на Kubernetes или у облачных провайдеров.
6Получите доступ к развернутым моделям и логике через предоставленные конечные точки API.

pricing

Цены и планы Ray Serve

Ray Serve работает по платной модели, предлагая бесплатный уровень, чтобы пользователи могли изучить его возможности. Бесплатный уровень предоставляет кредит в 100 долларов для первоначального использования, что позволяет экспериментировать с распределенным обслуживанием без немедленных финансовых обязательств.

Бесплатный уровень: кредит 100 долларов (одноразово)

Нравится статья? Получайте такие каждое утро на почту.

одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров

Pros

+Enables scalable serving of complex, composite model pipelines across distributed clusters.
+Integrates seamlessly with the broader Ray ecosystem for parallel computing and other ML workflows.
+Offers a flexible API for programmatic control over model deployment and scaling.
+Optimized for serving large language models (LLMs) and other compute-heavy ML workloads.
+Supports multiple machine learning frameworks including PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn.

Cons

−Requires familiarity with the Ray framework, which may have a learning curve for new users.
−Specific detailed pricing beyond the initial free credit is not readily available on the documentation site.
−While flexible, it may require more manual configuration for infrastructure compared to fully managed cloud ML serving platforms.
−The focus on distributed systems might be an overhead for very small-scale, single-node deployments.

Похожие инструменты

Ray Serve против конкурентов

Ray Serve отличается в области обслуживания машинного обучения глубокой интеграцией с экосистемой Ray и ориентацией на гибкое, распределенное обслуживание сложных конвейеров моделей и бизнес-логики. Он предлагает библиотечный подход, обеспечивая детальный контроль над средой распределенного выполнения.

BentoMLOn Stork

It provides a framework to package ML models and their dependencies into production-ready "Bentos" for reproducible and scalable deployment.

BentoML offers a more opinionated MLOps workflow for packaging and deploying models, which can simplify the end-to-end process. Ray Serve, being part of the broader Ray ecosystem, might offer more direct programmatic control over distributed computation and integration with other Ray components.

KServeOn Stork

It provides a standardized, serverless experience for deploying ML models on Kubernetes, with built-in features like auto-scaling and canary rollouts.

KServe leverages Kubernetes for its distributed nature, offering a platform-as-a-service feel for ML serving within a Kubernetes cluster. Ray Serve is a library within the Ray ecosystem, offering more direct programmatic control over distributed serving logic, potentially with less infrastructure overhead if you're already using Ray.

FastAPI with Uvicorn/Gunicorn and Docker/KubernetesOn Stork

It offers maximum flexibility and control, allowing developers to build highly customized and optimized inference services using standard Python web frameworks and containerization.

This approach provides the most flexibility but requires more manual effort in setting up distributed deployment, monitoring, and MLOps features compared to a dedicated serving library like Ray Serve, which abstracts away much of the distributed systems complexity. Ray Serve provides a higher-level API for distributed serving.

NVIDIA Triton Inference Server↗

It is optimized for high-performance, low-latency inference on GPUs and CPUs, supporting multiple frameworks and advanced features like dynamic batching and model ensembles.

Triton Inference Server excels in raw inference performance and GPU utilization, making it ideal for demanding, high-throughput scenarios. Ray Serve offers a more Python-native, programmatic approach to building distributed serving pipelines and integrating with other Ray components, potentially with less focus on raw inference server optimization.

Ещё на Stork