DeepSpeed vs ray
DeepSpeed y ray comparten 14 tecnologías: accelerate, sentencepiece, torch, transformers, triton, einops, diffusers, safetensors, lm-eval, torchvision, xgboost, docutils, Pydantic y psutil. Los dos están escritos en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
deepspeedai
DeepSpeed
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.
Python43.3 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit f47dc3e¿Con qué está hecho DeepSpeed?Solo en DeepSpeed
- sphinx-rtd-theme
- comet-ml
- liger-kernel
En común
accelerate
- sentencepiece
- torch
- transformers
- triton
- einops
diffusers
safetensors
lm-eval
torchvision
- xgboost
- docutils
- Pydantic
psutil
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
- FastAPI
- amqp
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
- azure-storage-blob
confluent-kafka
- diskcache
expiringdict
- gitdb
google-cloud-core
h5py
kombu
pickleshare
- pylance
- pymongo
pyarrow
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
- smart-open
pyiceberg
- pymysql
clickhouse-connect
deltalake
- gcsfs
- Celery
- fastavro
- pyzmq
- s3fs
webdataset
- Hugging Face
- Google Cloud Storage
- Kafka
- asgiref
- Flask
- flask-cors
- graphene
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
werkzeug
- Ray
starlette
- AIOHTTP
- Lightning
- anyio
tornado
uvicorn
- React
react-router-dom
- alabaster
- cycler
fonttools
jupyterlab-pygments
- pydata-sphinx-theme
- soupsieve
- sphinx-design
- tinycss2
contourpy
- glfw
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyopengl
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
matplotlib
- Rich
- pydot
- alembic
peewee
sqlglot
- SQLAlchemy
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- azure-identity
- flask-basicauth
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- keyring
- msal
- msal-extensions
- oauth2client
oauthlib
- pyjwt
requests-oauthlib
- cryptography
- albucore
- bitsandbytes
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda12x
- fairscale
gradio-client
- gym
- LangChain
- llvmlite
- ml-dtypes
- MLflow
nltk
- ONNX
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
- orbax-checkpoint
peft
prophet
rouge-score
- sacrebleu
scikit-image
skops
tf-keras
- tiktoken
timm
tokenizers
torchtext
gymnasium
- TensorFlow
jax
lightgbm
- scikit-learn
- datasets
- pytorch-lightning
evaluate
flax
- Keras
- torchmetrics
albumentations
deepspeed
- hyperopt
- Optuna
- pettingzoo
tensordict
tensorflow-datasets
tensorflow-probability
torchaudio
- bleach
- defusedxml
et-xmlfile
imageio
imageio-ffmpeg
- imagesize
- jsonlines
- linkify-it-py
lxml
- mako
- markdown
markdown-it-py
markupsafe
- mdurl
mistune
- moviepy
- nbconvert
- nh3
- openpyxl
- pandocfilters
ruamel-yaml
webencodings
- xlrd
- xmltodict
pillow
- jinja2
- beautifulsoup4
av
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-specifications
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- validators
- jsonschema
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-resource
- colorlog
- Gunicorn
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
- boto3
- botocore
prometheus-client
- OpenTelemetry
kubernetes
- docker
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
DeepSpeedray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
DeepSpeed247,033 líneas escritas760 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.
DeepSpeed2.7% de sus commits firmados por IACon GitHub Copilot, Cursor y Claude Code
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.
DeepSpeedÚltimo push el 6 de noviembre de 20263,619 commits43,302 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.
DeepSpeed395 archivos de testEl 33% 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, DeepSpeed o ray?
ray, con 1,531,664 líneas escritas; DeepSpeed tiene 247,033.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, DeepSpeed o ray?
ray, con 44,213 estrellas; DeepSpeed tiene 43,302.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, DeepSpeed o ray?
ray, con 2,168 archivos de test; DeepSpeed tiene 395.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál se actualizó más recientemente, DeepSpeed o ray?
Los dos recibieron su último push el 6 de noviembre de 2026.
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, DeepSpeed o ray?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en DeepSpeed, el 2.7%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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