Beschreibung
Anyscale bietet eine KI-Plattform im Produktionsmaßstab, die auf Ray, der weit verbreiteten KI-Compute-Engine, aufbaut. Sie wurde entwickelt, um KI-Entwicklern zu helfen, datenintensive Workloads effizient zu verarbeiten, die für die Entwicklung und Bereitstellung von Foundation Models und anderen KI-Anwendungen im großen Maßstab unerlässlich sind.
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Die Plattform unterstützt kritische Phasen der KI-Entwicklung, einschließlich multimodaler Datenkuration, wo sie groß angelegte Pipelines für die Vorbereitung verschiedener Datentypen wie Videos, Bilder, Text und Audio ermöglicht. Für die Modellentwicklung ermöglicht Anyscale verteiltes Modelltraining über GPU-Cluster mit elastischer Skalierung, Last-Mile-Datenvorverarbeitung und GPU-Observability.
Darüber hinaus optimiert Anyscale die Batch-Embedding-Generierung und ermöglicht die Verarbeitung und Erstellung von Embeddings im großen Maßstab für nachgelagerte Anwendungen wie Suche, Abruf oder weiteres Training. Es unterstützt auch Post-Training-Operationen und ermöglicht LLM-Inferenz und -Training auf Frameworks wie SkyRL und veRL, die nativ auf Ray basieren.
Das Wertversprechen von Anyscale liegt in seiner Fähigkeit, verteiltes Training, Datenkuration und Batch-Inferenz-Pipelines zu optimieren. Es ermöglicht Benutzern, bestehende KI-Bibliotheken wie PyTorch, vLLM, SGLang und XGBoost über einfache Python-APIs auf Tausenden von Knoten zu skalieren. Die Plattform bietet feingranulare Maschinenkontrolle, eine agentenorientierte Erfahrung, Multi-Cloud-Orchestrierung und Preis-Leistungs-Optimierung.
Anyscale basiert auf dem Open-Source-Ray-Projekt seiner Entwickler und nutzt die robusten Fähigkeiten von Ray zum Erstellen, Ausführen und Skalieren von KI-Workloads. Es bietet einfache Python-APIs für verteilte Ausführung, feingranulare Hardwarezuweisung, effiziente verteilte Kommunikation und Multi-Framework-Unterstützung. Die Plattform zielt darauf ab, KI-Workloads über Teams und Clouds hinweg zu vereinheitlichen und zu steuern, was gepoolte GPUs, Multi-Cloud-Ausführung auf AWS, GCP, Azure und sichere Zugriffskontrollen ermöglicht.
Anyscale ist ideal für KI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die ihre KI-Projekte effizient skalieren müssen. Es beseitigt Infrastrukturengpässe und ermöglicht es Teams, sich auf Innovation und schnellere Iterationszyklen zu konzentrieren. Die Plattform bietet ein kostenloses Konto mit Zugang zu Code-Vorlagen, Selbstlernkursen, Webinaren und Veranstaltungen zum Lernen und Einstieg.
- KategorieMachine-Learning-Plattformen
- PreismodellKostenloser Tarif verfügbar
- BereitstellungCloud
- PlattformenAWS, GCP, Azure, Nebius, CoreWeave
Anyscale's Kernfunktionen
KI-Plattform im Produktionsmaßstab, angetrieben von Ray
Skalierbares verteiltes Training für Foundation Models
Multimodale Datenkuration-Pipelines
Batch-Embedding-Generierung im großen Maßstab
Unterstützung für LLM-Inferenz und -Training nach dem Training
Elastische Skalierung für GPU-Cluster
GPU-Observability
Multi-Cloud-Orchestrierung (AWS, GCP, Azure)
Verwaltung von gepoolten GPU-Ressourcen
Sichere Zugriffskontrollen und Governance
Einfache Python-APIs für verteiltes Rechnen
Unterstützung für gängige KI-Bibliotheken (PyTorch, vLLM, XGBoost)
Wie verwendet man Anyscale?
Konfigurieren: Richten Sie Ihre verteilten Trainings- oder Datenverarbeitungsjobs mit Ray-APIs ein.
Skalieren: Nutzen Sie die elastische Skalierung von Anyscale, um Ressourcen basierend auf der Workload-Nachfrage anzupassen.
Daten kuratieren: Erstellen und führen Sie groß angelegte Pipelines zur Vorbereitung multimodaler Datensätze aus.
Embeddings generieren: Verarbeiten und generieren Sie effizient Embeddings für nachgelagerte Aufgaben.
Modelle bereitstellen: Führen Sie LLM-Inferenz und Post-Training-Operationen auf der Plattform aus.
Optimieren: Überwachen und optimieren Sie Ihre KI-Workloads für Leistung und Kosteneffizienz.
Anyscale's Anwendungsfälle
- Entwicklung von Foundation Models
- Datenkuration
- Embedding-Generierung
- LLM-Inferenz
- Verteiltes Training
- Skalierung von KI-Workloads
