Anyscale

Anyscale：由 Ray 驱动的生产级 AI 平台

什么是 Anyscale?

Anyscale 是由 Ray 的创建者构建的综合平台，旨在简化 AI 和机器学习工作负载的开发、扩展和运营。它使 AI 构建者能够在任何云基础设施或本地环境中运行和扩展他们所有的 ML 和 AI 任务，从数据处理到训练和推理。

Anyscale 是如何工作的?

Anyscale 利用 Ray（一个开源的分布式计算框架）来实现 Python 应用程序的无缝扩展。Ray 处理分布式计算的复杂性，使开发人员能够专注于构建他们的 AI 模型和应用程序。Anyscale 在 Ray 之上提供了一个托管平台，提供工作负载可观察性、依赖管理和成本治理等功能，从而更容易在生产环境中部署和运营 AI 工作负载。

主要特点和优势：

• 开发人员敏捷性： Anyscale 提供了一个交互式开发控制台，具有高级工作负载可观察性工具，使开发人员能够快速调试并从开发无缝过渡到生产。内置 IDE 提供基于云的、可扩展的开发环境，可通过 VSCode、Jupyter 和 Cursor 访问。
• 生产弹性： Anyscale 允许您在您选择的云中部署容错的 Ray 集群，具有内置的弹性、自动扩展和零手动操作。它提供异构（CPU/GPU）VM 或 K8s 集群部署，并具有主动的不健康节点排空和替换。
• 成本效益： Anyscale 通过 RayTurbo 等专有优化帮助保持高 GPU 利用率和精简预算。它还支持现货实例管理和成本治理工具，使您能够跨团队监控使用情况，并通过预算和配额控制成本。

用例：

Anyscale 支持广泛的 AI 工作负载，包括：

• LLM 训练和推理： 微调大型语言模型 (LLM) 以进行批量推理和在线服务。
• 音频批量推理： 使用 LLM 作为评判者来管理和过滤音频数据集，以提高质量和相关性。
• 分布式训练： 跨多个节点扩展训练作业以加速模型开发。
• 数据处理： 有效地处理大型数据集，以进行特征工程和模型训练。
• 生成式 AI： 构建和部署生成式 AI 应用程序，例如图像和视频生成。

Anyscale 适合谁？

Anyscale 专为以下人员设计：

• 机器学习工程师： 简化 ML 模型的开发和部署。
• 数据科学家： 扩展数据处理和分析工作流程。
• AI 研究人员： 试验前沿的 AI 技术和模型。
• 平台工程师： 为他们的组织提供可靠且可扩展的 AI 基础设施。

为什么 Anyscale 很重要？

Anyscale 解决了大规模构建和部署 AI 应用程序的挑战。它简化了分布式计算的复杂性，使开发人员能够专注于构建创新的 AI 解决方案。通过在 Ray 之上提供托管平台，Anyscale 降低了在生产环境中运行 AI 工作负载相关的运营开销，使组织能够加速其 AI 计划。

客户评价：

• “Ray 和 Anyscale 符合我们的愿景：更快地迭代、更智能地扩展和更高效地运营。” - Wenyue Liu，高级 ML 平台工程师
• “我们选择 Anyscale 不仅仅是因为我们今天需要什么，还因为我们知道我们将走向何方。随着我们的 AI 工作负载变得更加复杂，Anyscale 为我们提供了无限扩展的基础设施。” - Sarah Sachs，AI 建模工程主管

Anyscale 定价：

请参考 Anyscale 网站了解详细的定价信息。

结论：

Anyscale 是一个强大的平台，可简化 AI 和机器学习工作负载的开发、扩展和运营。通过利用 Ray，Anyscale 使 AI 构建者能够在任何云或本地基础设施上运行和扩展他们所有的 ML 和 AI 任务。凭借其开发人员友好的工具、生产就绪的功能和经济高效的优化，Anyscale 是希望加速其 AI 计划的组织的理想平台。

在 Anyscale 上使用 Ray 构建和部署 AI 应用程序的最佳方式。