Anyscale

Anyscale은 AI 및 Python을 위한 확장 가능한 컴퓨팅을 제공하는 AI 애플리케이션 플랫폼입니다. 머신 러닝과 딥 러닝 플랫폼을 위한 통합 컴퓨팅 백엔드를 제공하여 사용자는 대규모 워크로드의 성능, 내결함성, 확장성, 대기 시간 및 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.

주요 기능:

1. Ray: AI 워크로드 확장 및 프로덕션화를 위한 가장 인기 있는 오픈소스 프레임워크입니다.

2. 성능: 단 60초 만에 1000노드까지 확장할 수 있습니다.

3. 비용 효율적: 안정적인 비용을 최소화하면서 여러 지역과 클라우드에서 보다 저렴한 스팟 인스턴스로 전환할 수 있습니다.

4. 탄력성: CPU 컴퓨팅 및 GPU 컴퓨팅을 탄력적으로 독립적으로 확장할 수 있습니다.

5. LLM(대규모 언어 모델): Anyscale Endpoints를 사용하여 보다 안전하고 더 많은 개인 정보를 제어하면서 자체 LLM을 학습하거나 오픈소스 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

사용 사례:

1. OpenAI는 ChatGPT를 포함한 대규모 모델을 훈련하기 위해 Ray를 사용합니다.

2. Cohere는 기계 학습 플랫폼을 위한 통합 컴퓨팅 백엔드로 Ray를 사용합니다.

3. Ant Group은 더블 11 온라인 쇼핑 기간 동안 24만 코어에서 Ray Serve를 배치했습니다.

4. Samsara는 Ray를 사용하여 딥 러닝 모델의 학습을 수백만 개의 입력으로 확장했습니다.

Anyscale의 강력한 기능을 사용하면 오픈소스 커뮤니티에서 가장 최신의 진전 사항을 여러 클라우드에서 즉각적으로 활용할 수 있으므로 비용의 일부만으로 AI 애플리케이션을 개발, 실행, 배포 및 확장하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 이는 전체 AI 수명 주기에서 짧은 출시 기간을 포함하여 품질이나 속도를 손상시키지 않고 효율적으로 워크플로우를 최적화하려는 기업에 이상적인 선택입니다.