描述
Anyscale 提供一个基于 Ray 的生产级 AI 平台，Ray 是广泛采用的 AI 计算引擎。它旨在帮助 AI 构建者高效处理对大规模构建和部署基础模型及其他 AI 应用至关重要的数据密集型工作负载。
该平台支持关键的 AI 开发阶段，包括多模态数据策展，它促进了用于准备视频、图像、文本和音频等各种数据类型的大规模管道。对于模型开发，Anyscale 支持跨 GPU 集群的分布式模型训练，具有弹性扩展、最后一英里数据预处理和 GPU 可观测性。
此外，Anyscale 还简化了批量嵌入生成，允许大规模处理和创建嵌入，用于搜索、检索或进一步训练等下游应用。它还支持训练后操作，可在原生构建于 Ray 上的 SkyRL 和 veRL 等框架上进行 LLM 推理和训练。
Anyscale 的价值主张在于其优化分布式训练、数据策展和批量推理管道的能力。它允许用户通过简单的 Python API，在数千个节点上扩展现有的 AI 库，如 PyTorch、vLLM、SGLang 和 XGBoost。该平台提供细粒度的机器控制、面向代理的体验、多云编排和价格性能优化。
Anyscale 由其创建者基于开源 Ray 项目构建，利用 Ray 强大的功能来构建、运行和扩展 AI 工作负载。它提供简单的 Python API 来实现分布式执行、细粒度硬件分配、高效的分布式通信和多框架支持。该平台旨在统一和管理跨团队和云的 AI 工作负载，实现 GPU 池化、在 AWS、GCP、Azure 上进行多云执行以及安全的访问控制。
Anyscale 非常适合需要高效扩展 AI 项目的 AI 构建者、机器学习工程师和数据科学家。它消除了基础设施瓶颈，使团队能够专注于创新和更快的迭代周期。该平台提供免费账户，可访问代码模板、自助课程、网络研讨会和活动，以供学习和入门。
Anyscale的核心功能
基于 Ray 的生产级 AI 平台
基础模型的可扩展分布式训练
多模态数据策展管道
大规模批量嵌入生成
训练后 LLM 推理和训练支持
GPU 集群的弹性扩展
GPU 可观测性
多云编排 (AWS, GCP, Azure)
GPU 资源池化管理
安全访问控制和治理
用于分布式计算的简单 Python API
支持流行的 AI 库 (PyTorch, vLLM, XGBoost)
如何使用 Anyscale？
配置：使用 Ray API 设置您的分布式训练或数据处理作业。
扩展：利用 Anyscale 的弹性扩展功能，根据工作负载需求调整资源。
策展数据：构建并运行大规模管道，以准备多模态数据集。
生成嵌入：高效地为下游任务生成和处理嵌入。
部署模型：在平台上运行 LLM 推理和训练后操作。
优化：监控并微调您的 AI 工作负载，以提高性能和成本效益。
Anyscale的使用案例
- 基础模型开发
- 数据策展
- 嵌入生成
- LLM 推理
- 分布式训练
- AI 工作负载扩展
