ray vs tfjs
ray y tfjs comparten 15 tecnologías: h5py, werkzeug, React, prompt-toolkit, Rich, ml-dtypes, opt-einsum, orbax-checkpoint, tf-keras, TensorFlow, jax, flax, Keras, markdown y markupsafe. ray está escrito en Python y tfjs en TypeScript.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
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
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
- Ray
starlette
- AIOHTTP
- Lightning
- anyio
tornado
uvicorn
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
pyopengl
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
matplotlib
- 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
- einops
- fairscale
gradio-client
- gym
- LangChain
- llvmlite
lm-eval
- MLflow
nltk
- ONNX
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
peft
prophet
rouge-score
- sacrebleu
safetensors
scikit-image
- sentencepiece
skops
- tiktoken
timm
tokenizers
torchtext
- triton
gymnasium
- torch
- transformers
torchvision
- xgboost
lightgbm
- scikit-learn
accelerate
- datasets
- pytorch-lightning
evaluate
- torchmetrics
albumentations
deepspeed
diffusers
- hyperopt
- Optuna
- pettingzoo
tensordict
tensorflow-datasets
tensorflow-probability
torchaudio
- bleach
- defusedxml
et-xmlfile
imageio
imageio-ffmpeg
- imagesize
- jsonlines
- linkify-it-py
lxml
- mako
markdown-it-py
- mdurl
mistune
- moviepy
- nbconvert
- nh3
- openpyxl
- pandocfilters
ruamel-yaml
webencodings
- xlrd
- xmltodict
pillow
- docutils
- jinja2
- beautifulsoup4
av
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-specifications
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- validators
- Pydantic
- jsonschema
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-resource
- colorlog
- Gunicorn
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
psutil
- boto3
- botocore
prometheus-client
- OpenTelemetry
kubernetes
- docker
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
En común
h5py
werkzeug
- React
prompt-toolkit
- Rich
- ml-dtypes
- opt-einsum
- orbax-checkpoint
tf-keras
- TensorFlow
jax
flax
- Keras
- markdown
markupsafe
tensorflow
tfjs
A WebGL accelerated JavaScript library for training and deploying ML models.
TypeScript19.2 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit 7f5309f¿Con qué está hecho tfjs?Solo en tfjs
- tensorboard-data-server
@react-native-async-storage/async-storage
react-native
- Preact
- jaxlib
- optax
- tensorflow-io-gcs-filesystem
- tensorflow-hub
- progress
- expo-gl
- expo-camera
- jpeg-js
- glamor
vega-embed
d3-selection
vega-lite
Lado a lado
raytfjs
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
ray1,531,664 líneas escritas2,777 archivos de código
tfjs383,524 líneas escritas2,527 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.
ray3.6% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
tfjs0% de sus commits firmados por IA
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
rayÚltimo push el 6 de noviembre de 202632,373 commits44,213 estrellas
tfjsÚltimo push el 23 de junio de 20266,042 commits19,155 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
ray2,168 archivos de testEl 9.7% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
tfjs72 archivos de testEl 1.9% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, ray o tfjs?
ray, con 1,531,664 líneas escritas; tfjs tiene 383,524.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, ray o tfjs?
ray, con 44,213 estrellas; tfjs tiene 19,155.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, ray o tfjs?
ray, con 2,168 archivos de test; tfjs tiene 72.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál se actualizó más recientemente, ray o tfjs?
ray: su último push fue el 6 de noviembre de 2026, y el de tfjs, el 23 de junio de 2026.
La prueba: los commits de ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, ray o tfjs?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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