promptflow vs ray
promptflow y ray comparten 24 tecnologías: Flask, FastAPI, azure-storage-blob, pyarrow, flask-cors, starlette, AIOHTTP, uvicorn, SQLAlchemy, azure-identity, pyjwt, cryptography, keyring, nltk, rouge-score, tiktoken, LangChain, jinja2, pillow, strictyaml, jsonschema, azure-core, OpenTelemetry y psutil. Los dos están escritos en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
microsoft
promptflow
Build high-quality LLM apps - from prototyping, testing to production deployment and monitoring.
Python11.3 kLeído el 12 de noviembre de 2026, en el commit 33a68c9¿Con qué está hecho promptflow?Solo en promptflow
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.
Python44.3 kLeído el 10 de noviembre de 2026, en el commit c99c603¿Con qué está hecho ray?Solo en ray
- aimrecords
- aimrocks
- amqp
- array-record
- arro3-core
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
confluent-kafka
- delta-kernel-rust-sharing-wrapper
- diskcache
expiringdict
- feather-format
- gitdb
google-cloud-core
h5py
- huey
kombu
- partd
pickleshare
- py-partiql-parser
- pylance
- pymongo
- s3torchconnectorclient
- s3transfer
taskiq
tensorboard-data-server
- zict
mcap
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
pyiceberg
- smart-open
- pymysql
clickhouse-connect
daft
deltalake
- gcsfs
lance-namespace
- obstore
- Celery
delta-sharing
- fastavro
hudi
- pyzmq
- s3fs
- s3torchconnector
- taskiq-redis
webdataset
Google- Hugging Face
- Google Cloud Storage
- Kafka
- Databricks
- adagio
- asgiref
- graphene
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
pygame
pymars
werkzeug
- Ray
pyspark
- Lightning
raydp
- anyio
tornado
- React
react-router-dom
- accessible-pygments
- alabaster
- cycler
fonttools
jupyterlab-pygments
pydata-sphinx-theme
- soupsieve
sphinx-design
- tinycss2
- aim-ui
- alive-progress
bokeh
contourpy
- glfw
halo
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyglet
pyopengl
- spinners
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
matplotlib
- Rich
- pydot
- alembic
peewee
sqlglot
- adal
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- flask-basicauth
- gcs-oauth2-boto-plugin
- google-oauth
- google-reauth
- id
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- msal
- msal-extensions
- oauth2client
oauthlib
- pyu2f
requests-oauthlib
- albucore
- autograd
ax-platform
- bayesian-optimization
- bitsandbytes
botorch
- cma
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda100
- einops
- fairscale
- gpytorch
gradio-client
- gym
jaxlib
- labmaze
- lightning-utilities
- linear-operator
- llvmlite
lm-eval
- minigrid
- ml-dtypes
- mlflow-skinny
- moocore
mosaicml
- ONNX
onnx-ir
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
optax
- orbax-checkpoint
peft
prophet
pymoo
pyro-ppl
- pytorch-ranger
- sacrebleu
safetensors
scikit-image
- sentencepiece
skops
stanio
statsforecast
- tensorflow-estimator
tf-keras
timm
tokenizers
- torch-geometric
torchtext
- triton
- gymnasium
- torch
- transformers
- TensorFlow
torchvision
- xgboost
lightgbm
- scikit-learn
- MLflow
- tensorflow-metadata
accelerate
- datasets
- pytorch-lightning
- comet-ml
- dm-env
evaluate
flax
- Keras
- torchmetrics
- aim
albumentations
ale-py
configspace
deepspeed
diffusers
- dm-control
- hpbandster
- hyperopt
- nevergrad
- open-spiel
- Optuna
pettingzoo
- supersuit
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
- mdit-py-plugins
- mdurl
mistune
- moviepy
myst-parser
- nbconvert
- nh3
- openpyxl
- pandocfilters
- readme-renderer
ruamel-yaml
- tinyscaler
webencodings
- xlrd
- xmltodict
- docutils
- beautifulsoup4
av
- decord
jupytext
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-path
- jsonschema-specifications
- openapi-spec-validator
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- validators
- Pydantic
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- applicationinsights
- aws-sam-translator
aws-xray-sdk
- azure-cli-core
- azure-cli-telemetry
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-core
- azure-mgmt-network
- azure-mgmt-resource
- azure-mgmt-resource-deployments
- boto
- cloud-tpu-diagnostics
- colorlog
- execnet
- Gunicorn
- log-symbols
- ml-goodput-measurement
- msrestazure
- opencensus-context
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
- supervisor
- boto3
- botocore
prometheus-client
kubernetes
- docker
- ray-haproxy
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
promptflowray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
promptflow325,282 líneas escritas526 archivos de código
ray1,551,053 líneas escritas2,797 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.
promptflow0.1% de sus commits firmados por IACon GitHub Copilot
ray3.7% 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.
promptflowÚltimo push el 11 de noviembre de 20262,289 commits11,266 estrellas
rayÚltimo push el 10 de noviembre de 202632,424 commits44,251 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
promptflow717 archivos de testEl 0.6% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
ray2,192 archivos de testEl 9.5% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, promptflow o ray?
ray, con 1,551,053 líneas escritas; promptflow tiene 325,282.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit c99c603
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, promptflow o ray?
ray, con 44,251 estrellas; promptflow tiene 11,266.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, promptflow o ray?
ray, con 2,192 archivos de test; promptflow tiene 717.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit c99c603
¿Cuál se actualizó más recientemente, promptflow o ray?
promptflow: su último push fue el 11 de noviembre de 2026, y el de ray, el 10 de noviembre de 2026.
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, promptflow o ray?
ray: una IA firmó el 3.7% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en promptflow, el 0.1%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
Mira tu código por dentro, hoy.
Pega tu repo y lo ves dibujado, parte por parte: uno mediano, en menos de un minuto.
Gratis y sin cuenta.
