Дообучение LLM в 2 раза быстрее при на 70% меньшем расходе VRAM: хватит и одной видеокарты.
Ray Выбор редакции
Единый вычислительный движок для ИИ: распределённое обучение, подбор параметров, инференс и сервинг.
- Категория
- 🏋️ Обучение, дообучение и MLOps
- Репозиторий
- ray-project/ray
- Звёзды
- ★ 44 051
- Форки
- 8 165
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последнее обновление
- 2026-10-17
- Переходы
- 2
Распределённый
Похожие проекты
Единое и эффективное дообучение более 100 LLM с веб-интерфейсом без кода; самый популярный в Китае инструмент дообучения.
机器学习与 GenAI 生命周期管理平台，含追踪与评测。
🧠 Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!
微软的深度学习优化库，让分布式训练与推理简单高效。
Making large AI models cheaper, faster and more accessible