Anyscale

Deskripsi

Anyscale menyediakan platform AI skala produksi yang dibangun di atas Ray, mesin komputasi AI yang diadopsi secara luas. Platform ini dirancang untuk membantu pembuat AI menangani beban kerja intensif data secara efisien yang penting untuk mengembangkan dan menerapkan Model Dasar serta aplikasi AI lainnya dalam skala besar.

Platform ini mendukung tahap-tahap penting pengembangan AI, termasuk kurasi data multimodal, di mana platform ini memfasilitasi pipeline skala besar untuk menyiapkan berbagai jenis data seperti video, gambar, teks, dan audio. Untuk pengembangan model, Anyscale memungkinkan pelatihan model terdistribusi di seluruh kluster GPU dengan penskalaan elastis, pra-pemrosesan data tahap akhir, dan observabilitas GPU.

Selanjutnya, Anyscale menyederhanakan pembuatan embedding batch, memungkinkan pemrosesan dan pembuatan embedding dalam skala besar untuk aplikasi hilir seperti pencarian, pengambilan, atau pelatihan lebih lanjut. Platform ini juga mendukung operasi pasca-pelatihan, memungkinkan inferensi dan pelatihan LLM pada kerangka kerja seperti SkyRL dan veRL, yang dibangun secara native di atas Ray.

Proposisi nilai Anyscale terletak pada kemampuannya untuk mengoptimalkan pelatihan terdistribusi, kurasi data, dan pipeline inferensi batch. Platform ini memungkinkan pengguna untuk menskalakan pustaka AI yang ada seperti PyTorch, vLLM, SGLang, dan XGBoost menggunakan API Python sederhana di ribuan node. Platform ini menawarkan kontrol mesin yang terperinci, pengalaman yang berpusat pada agen, orkestrasi multi-cloud, dan optimasi harga-kinerja.

Dibangun di atas proyek open-source Ray oleh para penciptanya, Anyscale memanfaatkan kemampuan Ray yang kuat untuk membangun, menjalankan, dan menskalakan beban kerja AI. Platform ini menyediakan API Python sederhana untuk eksekusi terdistribusi, alokasi perangkat keras yang terperinci, komunikasi terdistribusi yang efisien, dan dukungan multi-kerangka kerja. Platform ini bertujuan untuk menyatukan dan mengelola beban kerja AI di seluruh tim dan cloud, memungkinkan penggabungan GPU, eksekusi multi-cloud di AWS, GCP, Azure, dan kontrol akses yang aman.

Anyscale ideal untuk pembuat AI, insinyur machine learning, dan ilmuwan data yang perlu menskalakan proyek AI mereka secara efisien. Platform ini menghilangkan hambatan infrastruktur, memungkinkan tim untuk fokus pada inovasi dan siklus iterasi yang lebih cepat. Platform ini menawarkan akun gratis dengan akses ke templat kode, kursus swalayan, webinar, dan acara untuk belajar dan memulai.

Fitur Inti Anyscale

• Platform AI skala produksi yang didukung oleh Ray

• Pelatihan terdistribusi yang dapat diskalakan untuk Model Dasar

• Pipeline kurasi data multimodal

• Pembuatan embedding batch dalam skala besar

• Dukungan inferensi dan pelatihan LLM pasca-pelatihan

• Penskalaan elastis untuk kluster GPU

• Observabilitas GPU

• Orkestrasi multi-cloud (AWS, GCP, Azure)

• Manajemen sumber daya GPU gabungan

• Kontrol akses dan tata kelola yang aman

• API Python sederhana untuk komputasi terdistribusi

• Dukungan untuk pustaka AI populer (PyTorch, vLLM, XGBoost)

Cara menggunakan Anyscale?

1. 1

   Konfigurasi: Siapkan pekerjaan pelatihan terdistribusi atau pemrosesan data Anda menggunakan API Ray.

2. 2

   Skalakan: Manfaatkan penskalaan elastis Anyscale untuk menyesuaikan sumber daya berdasarkan permintaan beban kerja.

3. 3

   Kurasi Data: Bangun dan jalankan pipeline skala besar untuk menyiapkan kumpulan data multimodal.

4. 4

   Buat Embedding: Proses dan buat embedding secara efisien untuk tugas hilir.

5. 5

   Terapkan Model: Jalankan inferensi LLM dan operasi pasca-pelatihan di platform.

6. 6

   Optimalkan: Pantau dan sesuaikan beban kerja AI Anda untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Kasus Penggunaan Anyscale

• Pengembangan Model Dasar
• Kurasi Data
• Pembuatan Embedding
• Inferensi LLM
• Pelatihan Terdistribusi
• Penskalaan Beban Kerja AI

FAQ dari Anyscale

• Apa itu Anyscale?

  Anyscale adalah platform AI skala produksi yang didukung oleh Ray, yang dirancang untuk membantu pembuat AI menskalakan beban kerja intensif data dalam membangun dan menerapkan Model Dasar.

• Apa itu Ray?

  Ray adalah mesin komputasi AI open-source untuk membangun, menjalankan, dan menskalakan beban kerja AI intensif data, yang dikembangkan oleh pencipta Anyscale.

• Jenis beban kerja AI apa yang didukung Anyscale?

  Anyscale mendukung kurasi data multimodal, pelatihan model terdistribusi, pembuatan embedding batch, serta inferensi dan pelatihan LLM pasca-pelatihan.

• Bisakah saya menggunakan GPU saya sendiri dengan Anyscale?

  Ya, Anyscale memungkinkan Anda menjalankan pelatihan dan inferensi pada GPU Anda sendiri, menggabungkannya di berbagai cloud dan wilayah.

• Platform cloud apa yang didukung Anyscale?

  Anyscale mendukung eksekusi multi-cloud di AWS, GCP, Azure, Nebius, dan CoreWeave.

• Bagaimana Anyscale membantu menskalakan model AI?

  Anyscale memungkinkan penskalaan elastis dari pipeline pelatihan dan inferensi terdistribusi di ribuan node menggunakan API Python sederhana.

• Apa manfaat menggunakan Anyscale untuk Model Dasar?

  Anyscale membantu menskalakan beban kerja intensif data untuk membangun dan menerapkan Model Dasar, menawarkan fitur seperti kurasi data multimodal dan pelatihan terdistribusi.

• Apakah Anyscale menawarkan tingkatan gratis atau uji coba?

  Ya, Anyscale menawarkan akun gratis dengan akses ke templat kode untuk mulai membangun.

• Pustaka AI apa yang kompatibel dengan Anyscale?

  Anyscale mendukung penskalaan pustaka AI yang ada seperti PyTorch, vLLM, SGLang, dan XGBoost.

• Bagaimana Anyscale menangani persiapan data?

  Anyscale menyediakan pipeline skala besar untuk mengkurasi dan menyiapkan data multimodal di seluruh video, gambar, teks, dan audio.

• Apa peran Ray Data di Anyscale?

  Ray Data adalah pustaka dalam Ray yang dimanfaatkan Anyscale untuk pemuatan, transformasi, dan persiapan data skala besar untuk beban kerja AI.

• Bagaimana Anyscale memastikan keamanan dan tata kelola?

  Anyscale menyediakan kontrol akses dan otentikasi, termasuk SSO, SAML, SCIM, dan log audit untuk lingkungan multi-tim yang aman.