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TensorRT-LLM vs ray

TensorRT-LLM y ray comparten 35 tecnologías: FastAPI, h5py, pyzmq, anyio, uvicorn, starlette, Rich, matplotlib, Plotly, accelerate, rouge-score, sentencepiece, tiktoken, torch, triton, transformers, diffusers, einops, safetensors, torchvision, datasets, evaluate, lm-eval, peft, jsonlines, pillow, jinja2, mako, Pydantic, jsonschema, opentelemetry-api, psutil, prometheus-client, boto3 y OpenTelemetry. Los dos están escritos en Python.

Léela en markdown

En qué coinciden y en qué se diferencian

NVIDIA

TensorRT-LLM

TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.

Python15 kLeído el 8 de noviembre de 2026, en el commit b433473¿Con qué está hecho TensorRT-LLM?

Solo en TensorRT-LLM

  • blobfile
  • OpenAI
  • apache-tvm-ffi
  • cuda-python
  • flash-linear-attention
  • flashinfer-python
  • NVIDIA
  • nvidia-cudnn-frontend
  • openai-codex
  • openai-harmony
  • optimum
  • quack-kernels
  • rouge
  • torch-c-dlpack-ext
  • torchao
  • flash-attn
  • xgrammar
  • librosa
  • MCP
  • mistral-common
  • partial-json-parser
  • tritonclient
  • llguidance
  • msgspec
  • opentelemetry-semantic-conventions-ai
  • opentelemetry-sdk
  • prometheus-fastapi-instrumentator

En común

ray-project

ray

Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.

Python44.2 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit 77567c5¿Con qué está hecho ray?

Solo en ray

Lado a lado

TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
TensorRT-LLM2,884,778 líneas escritas3,120 archivos de código
ray1,531,664 líneas escritas2,777 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
TensorRT-LLM1.7% de sus commits firmados por IACon Claude Code, CodeRabbit, GitHub Copilot y Cursor
ray3.6% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
TensorRT-LLMÚltimo push el 8 de noviembre de 202610,997 commits15,038 estrellas
rayÚltimo push el 6 de noviembre de 202632,373 commits44,213 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
TensorRT-LLM2,703 archivos de testEl 58.6% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
ray2,168 archivos de testEl 9.7% de sus archivos de código tiene un test que lo importa

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más grande, TensorRT-LLM o ray?
TensorRT-LLM, con 2,884,778 líneas escritas; ray tiene 1,531,664.

La prueba: el código de NVIDIA/TensorRT-LLM en el commit b433473

¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, TensorRT-LLM o ray?
ray, con 44,213 estrellas; TensorRT-LLM tiene 15,038.

La prueba: ray-project/ray en GitHub

¿Cuál tiene más pruebas, TensorRT-LLM o ray?
TensorRT-LLM, con 2,703 archivos de test; ray tiene 2,168.

La prueba: el código de NVIDIA/TensorRT-LLM en el commit b433473

¿Cuál se actualizó más recientemente, TensorRT-LLM o ray?
TensorRT-LLM: su último push fue el 8 de noviembre de 2026, y el de ray, el 6 de noviembre de 2026.

La prueba: los commits de NVIDIA/TensorRT-LLM en GitHub

¿Cuál tiene más commits firmados por IA, TensorRT-LLM o ray?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en TensorRT-LLM, el 1.7%.

La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray

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