Платформа Anyscale с RayTurbo это вычислительная платформа ИИ корпоративного уровня, которая накладывает нагрузку на разработку и производство ИИ в масштабе. Построенный вокруг RayTurbo, Anyscale предоставляет Pythonic API, прецизионную оркестровку, отказоустойчивую инфраструктуру и комплексные инструменты для запуска, мониторинга и оптимизации рабочих нагрузок ИИ в любом облаке, ускорителе или стеке. Он предназначен для ускорения оценки модели, обучения, тонкой настройки и обслуживания, максимизируя использование GPU / компьютеров и минимизируя облачные затраты. Платформа подчеркивает опыт разработчиков, управление, безопасность, наблюдаемость и плавный путь от исследований до производства.
Как это работает
- RayTurbo использует масштабируемые вычисления с Pythonic API для запуска рабочих нагрузок через CPU / GPU в любом масштабе.
- Прецизионная оркестровка оптимизирует рабочие нагрузки для выбранного ускорителя, облака или среды на компьютере.
- Встроенное управление, отказоустойчивость, родословная и высокая доступность поддерживают критически важные рабочие нагрузки ИИ.
- Anyscale обеспечивает контроль корпоративного уровня для безопасности, конфиденциальности, администратора, выставления счетов и наблюдаемости.
- Платформа интегрируется со знакомыми библиотеками ML, фреймворками и инструментами MLOps, обеспечивая плавный рабочий процесс разработки и производства.
Случаи использования
- Масштабирование распределенного обучения и обработки данных для больших языковых моделей и рабочих нагрузок ML.
- Оптимизация оценки модели, тонкая настройка и развертывание в масштабе предприятия.
- Запуск мультимодальных и основанных на RAG рабочих нагрузок ИИ с гибкими модальностями данных.
- Управление управлением, затратами и безопасностью в частных облачных системах.
Почему выбирают любой масштаб
- RayTurbo: двигатель Ray с наддувом, оптимизированный для производительности, эффективности, надежности и рабочих нагрузок планетарного масштаба.
- Pythonic API: Используйте стандартный код Python для описания распределенных вычислений в кластере.
- Сквозная платформа: от разработки на ноутбуках до масштаба производства с инструментами наблюдения и отладки.
- Готовность предприятия: управление, управление администратором, безопасность / конфиденциальность и специальная поддержка.
- Наблюдение: Глубокая видимость экспериментов, производственных процессов и показателей затрат для оптимизации.
Особенности
- RayTurbo: заряженная версия Ray оптимизирована для масштабирования, эффективности и надежности
- Pythonic API для распределенных вычислений в GPU/CPU
- Точная оркестровка для любого ускорителя, облака или настройки на компьютере
- Неисправность, родословная и высокая доступность для критически важных рабочих нагрузок
- Управление предприятием: безопасность, конфиденциальность, админ, выставление счетов, мониторинг использования
- Инструменты наблюдения и отладки для сквозных рабочих процессов ML
- Бесшовный рабочий процесс dev-to-prod с минимальной настройкой и минимальной драмой
- Совместимость с популярными библиотеками ML, фреймворками и инструментами MLOps
- Частная, настраиваемая среда с возможностью развертывания в локальном или частном облаке
