What is Ray?
Ray es el framework de código abierto que simplifica y optimiza las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Diseñado para desarrolladores, está pensado para gestionar la creciente complejidad de la IA, ya sea entrenando modelos grandes, procesando datos multimodales o implementando soluciones listas para producción. Con Ray, puedes escalar sin problemas desde tu portátil hasta miles de GPU, maximizando al mismo tiempo la utilización de los recursos y minimizando los costes.
¿Por qué Ray?
La IA evoluciona más rápido que nunca, y gestionar su complejidad es un desafío. Los equipos a menudo luchan con plazos de producción lentos, recursos infrautilizados y costes desorbitados. Ray resuelve estos problemas actuando como tu motor de computación de IA, unificando la infraestructura para cualquier carga de trabajo: IA, ML o IA generativa.
Características Clave
? Código Python Paralelo
Escala y distribuye aplicaciones Python sin esfuerzo. Ya sea que estés ejecutando simulaciones, backtesting u otras tareas con gran consumo de recursos, Ray facilita la paralelización de tu código con cambios mínimos.
? Procesamiento de Datos Multimodales
Gestiona datos estructurados y no estructurados —imágenes, vídeos, audio y más— con facilidad. El enfoque agnóstico de framework de Ray asegura la compatibilidad con tus herramientas existentes.
? Entrenamiento de Modelos Distribuido
Entrena modelos a escala, desde modelos ML tradicionales como XGBoost hasta modelos base de IA generativa. Ray admite el entrenamiento distribuido con una sola línea de código, integrándose a la perfección con tus frameworks preferidos.
? Servicio de Modelos
Implementa modelos de forma eficiente con Ray Serve. Su escalado independiente y asignación fraccionada de recursos garantizan un rendimiento óptimo para cualquier modelo ML, desde LLMs hasta modelos de difusión estable.
? Inferencia por Lotes
Optimiza los flujos de trabajo de inferencia por lotes sin conexión aprovechando la computación heterogénea. Utiliza CPUs y GPUs en la misma canalización para maximizar la utilización y reducir costes.
? Aprendizaje por Refuerzo
Ejecuta flujos de trabajo de aprendizaje por refuerzo a nivel de producción con Ray RLlib. Sus API unificadas simplifican las tareas complejas de RL para una amplia gama de aplicaciones.
? Flujos de Trabajo de IA Generativa
Construye aplicaciones de IA generativa de extremo a extremo, incluyendo modelos multimodales y canalizaciones RAG (Generación Aumentada por Recuperación), con la infraestructura flexible de Ray.
? Inferencia y Ajuste Fino de LLM
Escala la inferencia de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) sin problemas y ajusta finamente los modelos de manera eficiente, incluso para las cargas de trabajo más exigentes.
¿Para quién es Ray?
? Científicos de Datos y Practicantes de ML
Escala las cargas de trabajo de ML sin necesidad de una profunda experiencia en infraestructura. Ray te permite concentrarte en la creación de modelos mientras gestiona las complejidades de la computación distribuida.
? Constructores de Plataformas ML e Ingenieros
Crea plataformas ML escalables y robustas con la API unificada de Ray. Simplifica la incorporación y la integración con el ecosistema ML más amplio, reduciendo la fricción entre el desarrollo y la producción.
? Ingenieros de Sistemas Distribuidos
Automatiza la orquestación, la programación, la tolerancia a fallos y el escalado automático con las primitivas de computación distribuida de Ray.
Resultados del Mundo Real
Ray ofrece un impacto medible para los equipos que abordan la IA a escala:
Se procesaron 10-100 veces más datos de entrenamiento de modelos.
Se implementaron más de 1 millón de núcleos de CPU para el servicio de modelos en línea.
Se entrenaron más de 300 mil millones de parámetros para modelos base.
82% menos de costes de procesamiento de datos, ahorrando 120 millones de dólares anuales.
Reducción de costes 30 veces mayor al cambiar de Spark a Ray para la inferencia por lotes.
Mejora de 4 veces en la utilización de la GPU y 7 veces menos costes.
Cómo Funciona
El framework de computación unificado de Ray consta de tres capas:
Bibliotecas de IA de Ray: Bibliotecas escalables y específicas del dominio para tareas de ML como el procesamiento de datos, el entrenamiento y el servicio.
Ray Core: Primitivas de computación distribuida de propósito general para escalar aplicaciones Python.
Clústeres de Ray: Clústeres flexibles y de escalado automático que se ejecutan en cualquier infraestructura: nube, local o Kubernetes.
More information on Ray
Launched
2013-01
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
159921
Follow
Month Visit
270.6K
Tech used
Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,Cowboy
Top 5 Countries
29.88%
13.52%
7.22%
4.91%
3.69%
China
United States
Taiwan
Germany
Canada
Traffic Sources
1.61%
0.53%
0.07%
8.43%
48.92%
40.43%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ray was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-01.
Related Searches
Ray Alternativas
Más Alternativas-
-
-
-
-
Genere contenido multimedia de gran calidad mediante una API rápida y asequible. Desde la generación de imágenes en fracciones de segundo hasta la inferencia de vídeo avanzada, todo ello impulsado por hardware personalizado y energía renovable. Sin necesidad de infraestructura ni conocimientos en ML.