Anyscale

Описание

Anyscale предоставляет производственную ИИ-платформу, построенную на базе Ray, широко используемого движка для вычислений в области ИИ. Она разработана для помощи разработчикам ИИ в эффективной обработке ресурсоемких рабочих нагрузок, необходимых для масштабируемой разработки и развертывания фундаментальных моделей и других ИИ-приложений.

Платформа поддерживает критически важные этапы разработки ИИ, включая курирование мультимодальных данных, где она обеспечивает крупномасштабные конвейеры для подготовки разнообразных типов данных, таких как видео, изображения, текст и аудио. Для разработки моделей Anyscale обеспечивает распределенное обучение моделей на кластерах GPU с эластичным масштабированием, окончательную предварительную обработку данных и наблюдаемость GPU.

Кроме того, Anyscale упрощает пакетную генерацию эмбеддингов, позволяя обрабатывать и создавать эмбеддинги в масштабе для последующих приложений, таких как поиск, извлечение информации или дальнейшее обучение. Она также поддерживает операции постобработки, позволяя выполнять инференс и обучение LLM на таких фреймворках, как SkyRL и veRL, которые изначально построены на Ray.

Ценностное предложение Anyscale заключается в ее способности оптимизировать распределенное обучение, курирование данных и конвейеры пакетного инференса. Она позволяет пользователям масштабировать существующие библиотеки ИИ, такие как PyTorch, vLLM, SGLang и XGBoost, с использованием простых Python API на тысячах узлов. Платформа предлагает детальный контроль над оборудованием, ориентированный на агентов пользовательский опыт, мультиоблачную оркестрацию и оптимизацию соотношения цены и производительности.

Anyscale, созданная ее разработчиками на основе проекта с открытым исходным кодом Ray, использует надежные возможности Ray для создания, запуска и масштабирования рабочих нагрузок ИИ. Она предоставляет простые Python API для распределенного выполнения, детального распределения аппаратных ресурсов, эффективной распределенной связи и поддержки нескольких фреймворков. Платформа нацелена на унификацию и управление рабочими нагрузками ИИ между командами и облаками, обеспечивая объединенные GPU, мультиоблачное выполнение на AWS, GCP, Azure и безопасные элементы управления доступом.

Anyscale идеально подходит для разработчиков ИИ, инженеров машинного обучения и специалистов по данным, которым необходимо эффективно масштабировать свои ИИ-проекты. Она устраняет узкие места в инфраструктуре, позволяя командам сосредоточиться на инновациях и ускоренных циклах итераций. Платформа предлагает бесплатную учетную запись с доступом к шаблонам кода, самостоятельным курсам, вебинарам и мероприятиям для обучения и начала работы.

Основные функции Anyscale

• Производственная ИИ-платформа на базе Ray

• Масштабируемое распределенное обучение для фундаментальных моделей

• Конвейеры курирования мультимодальных данных

• Пакетная генерация эмбеддингов в масштабе

• Поддержка инференса и обучения LLM после обучения

• Эластичное масштабирование для кластеров GPU

• Наблюдаемость GPU

• Мультиоблачная оркестрация (AWS, GCP, Azure)

• Управление объединенными ресурсами GPU

• Безопасные элементы управления доступом и управление

• Простые Python API для распределенных вычислений

• Поддержка популярных библиотек ИИ (PyTorch, vLLM, XGBoost)

Как использовать Anyscale?

1. 1

   Настроить: Настройте свои задания распределенного обучения или обработки данных с использованием API Ray.

2. 2

   Масштабировать: Используйте эластичное масштабирование Anyscale для регулировки ресурсов в зависимости от нагрузки.

3. 3

   Курировать данные: Создавайте и запускайте крупномасштабные конвейеры для подготовки мультимодальных наборов данных.

4. 4

   Генерировать эмбеддинги: Эффективно обрабатывайте и генерируйте эмбеддинги для последующих задач.

5. 5

   Развертывать модели: Выполняйте инференс LLM и операции постобработки на платформе.

6. 6

   Оптимизировать: Отслеживайте и настраивайте свои ИИ-рабочие нагрузки для повышения производительности и экономической эффективности.

Варианты использования Anyscale

• Разработка фундаментальных моделей
• Курирование данных
• Генерация эмбеддингов
• Инференс LLM
• Распределенное обучение
• Масштабирование ИИ-рабочих нагрузок

Часто задаваемые вопросы Anyscale

• Что такое Anyscale?

  Anyscale — это производственная ИИ-платформа на базе Ray, разработанная для помощи разработчикам ИИ в масштабировании ресурсоемких рабочих нагрузок при создании и развертывании фундаментальных моделей.

• Что такое Ray?

  Ray — это движок для вычислений в области ИИ с открытым исходным кодом для создания, запуска и масштабирования ресурсоемких ИИ-рабочих нагрузок, разработанный создателями Anyscale.

• Какие типы ИИ-рабочих нагрузок поддерживает Anyscale?

  Anyscale поддерживает курирование мультимодальных данных, распределенное обучение моделей, пакетную генерацию эмбеддингов, а также инференс и обучение LLM после обучения.

• Могу ли я использовать свои собственные GPU с Anyscale?

  Да, Anyscale позволяет выполнять обучение и инференс на ваших собственных GPU, объединяя их между облаками и регионами.

• Какие облачные платформы поддерживает Anyscale?

  Anyscale поддерживает мультиоблачное выполнение на AWS, GCP, Azure, Nebius и CoreWeave.

• Как Anyscale помогает масштабировать ИИ-модели?

  Anyscale обеспечивает эластичное масштабирование распределенных конвейеров обучения и инференса на тысячи узлов с использованием простых Python API.

• Каковы преимущества использования Anyscale для фундаментальных моделей?

  Anyscale помогает масштабировать ресурсоемкие рабочие нагрузки для создания и развертывания фундаментальных моделей, предлагая такие функции, как курирование мультимодальных данных и распределенное обучение.

• Предлагает ли Anyscale бесплатный тариф или пробную версию?

  Да, Anyscale предлагает бесплатную учетную запись с доступом к шаблонам кода для начала работы.

• Какие библиотеки ИИ совместимы с Anyscale?

  Anyscale поддерживает масштабирование существующих библиотек ИИ, таких как PyTorch, vLLM, SGLang и XGBoost.

• Как Anyscale обрабатывает подготовку данных?

  Anyscale предоставляет крупномасштабные конвейеры для курирования и подготовки мультимодальных данных из видео, изображений, текста и аудио.

• Какова роль Ray Data в Anyscale?

  Ray Data — это библиотека в составе Ray, которую Anyscale использует для крупномасштабной загрузки, преобразования и подготовки данных для ИИ-рабочих нагрузок.

• Как Anyscale обеспечивает безопасность и управление?

  Anyscale предоставляет элементы управления доступом и аутентификацию, включая SSO, SAML, SCIM и журналы аудита для безопасных сред с несколькими командами.