Description
Anyscale fournit une plateforme d'IA à l'échelle de la production construite sur Ray, le moteur de calcul IA largement adopté. Elle est conçue pour aider les développeurs d'IA à gérer efficacement les charges de travail gourmandes en données, essentielles au développement et au déploiement de modèles fondamentaux et d'autres applications d'IA à grande échelle.
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La plateforme prend en charge les étapes critiques du développement de l'IA, y compris la curation de données multimodales, où elle facilite les pipelines à grande échelle pour la préparation de types de données divers tels que les vidéos, les images, le texte et l'audio. Pour le développement de modèles, Anyscale permet l'entraînement distribué de modèles sur des clusters GPU avec mise à l'échelle élastique, le prétraitement des données de dernière étape et l'observabilité GPU.
De plus, Anyscale rationalise la génération d'embeddings par lots, permettant le traitement et la création d'embeddings à grande échelle pour des applications en aval telles que la recherche, la récupération ou l'entraînement supplémentaire. Elle prend également en charge les opérations post-entraînement, permettant l'inférence et l'entraînement de LLM sur des frameworks tels que SkyRL et veRL, qui sont nativement construits sur Ray.
La proposition de valeur d'Anyscale réside dans sa capacité à optimiser les pipelines d'entraînement distribué, de curation de données et d'inférence par lots. Elle permet aux utilisateurs de mettre à l'échelle les bibliothèques d'IA existantes telles que PyTorch, vLLM, SGLang et XGBoost à l'aide d'API Python simples sur des milliers de nœuds. La plateforme offre un contrôle granulaire des machines, une expérience axée sur les agents, une orchestration multi-cloud et une optimisation du rapport prix-performance.
Construit sur le projet open-source Ray par ses créateurs, Anyscale exploite les capacités robustes de Ray pour construire, exécuter et mettre à l'échelle les charges de travail d'IA. Il fournit des API Python simples pour l'exécution distribuée, l'allocation matérielle granulaire, la communication distribuée efficace et la prise en charge multi-frameworks. La plateforme vise à unifier et à gouverner les charges de travail d'IA entre les équipes et les clouds, en permettant des GPU mutualisés, l'exécution multi-cloud sur AWS, GCP, Azure, et des contrôles d'accès sécurisés.
Anyscale est idéal pour les développeurs d'IA, les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données qui ont besoin de mettre à l'échelle leurs projets d'IA efficacement. Il élimine les goulots d'étranglement de l'infrastructure, permettant aux équipes de se concentrer sur l'innovation et des cycles d'itération plus rapides. La plateforme offre un compte gratuit avec accès à des modèles de code, des cours en libre-service, des webinaires et des événements pour apprendre et démarrer.
- CatégoriePlateformes de machine learning
- Modèle tarifaireNiveau gratuit disponible
- DéploiementCloud
- PlateformesAWS, GCP, Azure, Nebius, CoreWeave
Fonctionnalités principales de Anyscale
Plateforme d'IA à l'échelle de la production alimentée par Ray
Entraînement distribué évolutif pour les modèles fondamentaux
Pipelines de curation de données multimodales
Génération d'embeddings par lots à grande échelle
Support d'inférence et d'entraînement de LLM post-entraînement
Mise à l'échelle élastique pour les clusters GPU
Observabilité GPU
Orchestration multi-cloud (AWS, GCP, Azure)
Gestion des ressources GPU mutualisées
Contrôles d'accès sécurisés et gouvernance
API Python simples pour le calcul distribué
Prise en charge des bibliothèques d'IA populaires (PyTorch, vLLM, XGBoost)
Comment utiliser Anyscale ?
Configurer : Configurez vos tâches d'entraînement distribué ou de traitement de données à l'aide des API Ray.
Mettre à l'échelle : Utilisez la mise à l'échelle élastique d'Anyscale pour ajuster les ressources en fonction de la demande de la charge de travail.
Curer les données : Créez et exécutez des pipelines à grande échelle pour préparer des ensembles de données multimodaux.
Générer des embeddings : Traitez et générez des embeddings efficacement pour les tâches en aval.
Déployer des modèles : Exécutez l'inférence de LLM et les opérations post-entraînement sur la plateforme.
Optimiser : Surveillez et affinez vos charges de travail d'IA pour la performance et l'efficacité des coûts.
Cas d'utilisation de Anyscale
- Développement de modèles fondamentaux
- Curation de données
- Génération d'embeddings
- Inférence LLM
- Entraînement distribué
- Mise à l'échelle des charges de travail d'IA
