DLRover VS Ray

让我们通过对比DLRover和Ray的优缺点,找出哪一款更适合您的需求。这份软件对比基于真实用户评测,比较了两款产品的价格、功能、支持服务、易用性和用户评价,帮助您在DLRover和Ray中作出明智选择,选择最符合企业需求的那一款。

DLRover

DLRover
DLRover 简化了大型 AI 模型的训练。提供容错、闪存检查点和自动扩展功能。通过 PyTorch 和 TensorFlow 扩展加速训练。

Ray

Ray
Ray 是 AI 计算引擎。它为全球顶尖的 AI 平台提供动力,支持所有 AI/ML 工作负载,可从笔记本电脑扩展到数千个 GPU,并且是 Python 原生的。用 Ray 释放 AI 的潜能!

DLRover

Launched
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Software Development,Data Science

Ray

Launched 2013-01
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,Cowboy
Tag Mlops,Developer Tools,Data Science

DLRover Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Ray Rank/Visit

Global Rank 159921
Country China
Month Visit 270570

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

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing DLRover and Ray, you can also consider the following products

LoRAX - LoRAX (LoRA eXchange) 是一款创新框架,它使用户能够在单一GPU上运行成千上万个微调模型,从而显著降低了模型部署成本,同时丝毫不影响吞吐量和延迟表现。

Ludwig - 使用 Ludwig,轻松创建自定义 AI 模型。通过声明式配置和专家级控制,轻松扩展、优化和试验。

Activeloop - Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.

ktransformers - KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目,旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛,在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型,并提升推理速度(预处理速度高达 286 tokens/s,生成速度高达 14 tokens/s),适用于个人、企业和学术用途。

FastRouter.ai - FastRouter.ai 借助智能LLM路由,优化生产级AI。通过单一API接口,整合百余种模型,降低成本,保障可靠性,并实现轻松扩展。

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