Anyscale

Apapun adalah platform yang dikelola yang memungkinkan Anda menjalankan aplikasi Python dan tugas belajar mesin yang didistribusikan tanpa harus secara manual mengkonfigurasi dan mempertahankan server cluster. Layanan ini dibangun di atas kerangka kerja Ray open source, yang telah digunakan untuk komputasi paralel dalam Python selama beberapa tahun. Apapun yang menangani semua infrastruktur: pembuatan node, penimbangan beban, alokasi memori, dan pemantauan, meninggalkan pengembang hanya dengan kode.

Produk ini diposisikan sebagai solusi bagi tim yang perlu bergerak cepat dari prototipe ke produksi. Jika kode lokal Anda ditulis dengan Ray, hampir tidak ada yang perlu ditulis ulang untuk berpindah ke Anyscale - platform mengambil logika yang ada dan secara otomatis mendistribusikan ke sumber daya yang tersedia. Fokus adalah bekerja dengan model bahasa besar dan AI generatif, termasuk fine- tuning dan berjalan inferensi dari pre- dibangun titik akhir.

Fitur Skala

Untuk siapa?

Insinyur data dan ilmuwan data

Setiap skala cocok profesional yang bekerja dengan volume data besar setiap hari dan sering memukul batas dari mesin tunggal. Platform memungkinkan Anda skala data pengolahan di puluhan atau ratusan node tanpa perlu belajar DevOps alat atau menulis kode kompleks cluster-manajemen.

Insinyur dan peneliti ML

Untuk model pelatihan - dari gradien klasik meningkatkan untuk transformer besar - platform menawarkan otomatis distribusi kompute di GPU / CPUs. Ini memotong waktu percobaan dan mempercepat iterasi tanpa khawatir tentang apakah local workstation atau murah kasus memiliki cukup sumber daya.

Tim produksi dan startup

Setiap skala mencakup kebutuhan untuk kapal fungsi AI untuk produksi dengan cepat. Alih-alih mempekerjakan SRE yang berdedikasi atau membayar untuk infrastruktur yang mahal bahwa tidak ada yang benar-benar memiliki waktu untuk mengelola, tim dapat menggunakan siap-dibuat acuan titik akhir. Hal ini membuat mereka fokus pada logika bisnis daripada operasi.

Cara memakai Skala

Mempersiapkan kode Ray

Langkah pertama adalah menulis aplikasi Python menggunakan pustaka Ray (misalnya, ray.remote untuk fungsi yang didistribusikan). Jika kode sudah berjalan lokal, ia hanya perlu adaptasi cahaya: mengganti eksekusi lokal dengan Ray API. Proses ini dijelaskan dalam dokumentasi platform dan biasanya tidak memakan waktu lebih dari beberapa jam.

Menyebarkan ke platform

Selanjutnya, Anda menyebarkan melalui konsol Anyscale atau CLI. Anda menentukan gambar atau ketergantungan mana yang diperlukan, dan platform secara otomatis menciptakan lingkungan. Cluster startup hampir instan: Antuscale allocates node, memulai kembali mereka pada kegagalan, dan mengoptimalkan jumlah sumber daya untuk beban saat ini.

Menjalankan inferensi melalui titik akhir

Untuk AI generatif dan bekerja dengan model-model pradibangun, Skala apapun menawarkan pembuatan titik akhir sisi server. Setelah pelatihan, Anda hanya mempublikasikan model sebagai API REST, dan itu menjadi dapat digunakan dari aplikasi apapun. Platform secara otomatis sisik titik akhir untuk menangani lalu lintas yang tumbuh.

Fitur Skala Kunci

Manajemen sumber daya otomatis

Platform ini menentukan berapa banyak node yang dibutuhkan setiap saat dan skala cluster dari nol sampai ratusan mesin. Ketika beban turun, sumber daya secara otomatis dilepaskan, mencegah overpage untuk kapasitas menganggur.

Ready-made inferensi titik akhir

Apapun yang memungkinkan Anda dengan cepat menyebarkan model untuk produksi sebagai layanan API tanpa mengatur frameworks web, kontainer Docker, atau penyeimbang beban beban. Integrasi dengan Ray Serve membuat standar proses di semua model.

Dukungan latihan skala besar

Platform ini dibangun untuk melatih model bahasa yang besar. Ini mendistribusikan proses pelatihan di seluruh cluster dari puluhan GPU, menangani pos pemeriksaan dengan benar, dan pulih dari kegagalan node.

Dukungan ekosistem Ray

Karena Anyscale adalah "wrapped" Ray, pengguna mendapatkan akses ke semua perpustakaan kerangka kerja: Ray Tune untuk hyperparameter tuning, Ray Data untuk pemrosesan data, dan Ray Train untuk pelatihan model. Ini menyediakan titik masuk tunggal untuk semua tugas yang dihitung.

Keuntungan apapun

Tak Ada Deopersi Manual

Keuntungan utamanya adalah ketidakhadiran manajemen infrastruktur. Tidak ada Kubernetes setup, SSH akses ke node, atau memori-kebocoran pemantauan. Sistem menangani semuanya, dan pengembang hanya melihat lingkungan yang bekerja.

Stalabilitas tanpa menulis ulang kode

Berkat Ray, aplikasi dapat skala dengan hampir tidak ada perubahan ke kode sumber. Apa yang dijalankan pada laptop tunggal berjalan tanpa isu pada 200-node cluster.

Awal cepat

Platform dapat memutar sebuah cluster bekerja dalam beberapa menit. Ini penting untuk menangani spike lalu lintas atau pelatihan mendesak berjalan tanpa menunggu alokasi server.

Bangun-dalam pemantauan dan log

Apa pun menyediakan alat untuk pelacakan kesehatan cluster. Anda lihat CPU / GPU load graphs, log error, dan tugas eksekusi kali - semua dalam satu konsol.

Batas apapun

Lock- ke stack teknologi spesifik

Platform dibangun eksklusif untuk Python dan kerangka kerja Ray. Jika sebuah proyek memerlukan bahasa lain (seperti Go, Java, atau C + +) untuk bagian dari perhitungan, integrasi menjadi mustahil atau sangat sulit.

Biaya pada skala

Tidak ada biaya datar - harga didasarkan pada sumber daya konsumsi. Di bawah beban tinggi yang berkelanjutan (misalnya, 24 / 7 kesimpulan pada 100 GPU), RUU mungkin melebihi biaya sewa server khusus secara langsung.

Kurva pembelajaran sinar

Sementara Ray populer di komunitas ML, pendatang baru butuh waktu untuk mempelajari paradigmanya (aktor, tugas, fungsi remote). Untuk script sederhana yang berjalan pada mesin tunggal, itu adalah membunuh berlebihan.

Masalah apa yang bisa dipecahkan oleh apapun?

Skenario kunci ditutupi oleh platform termasuk:

• Pelatihan model ML: dari percobaan kecil ke fine- tuning model bahasa besar (LLM) pada cluster membutuhkan ratusan gigabita memori.
• Pemrosesan data batch: menparalel proses ETL dan mengubah data terabyte- skala lebih cepat daripada dalam mode tunggal-threaded.
• Inferensi Real- waktu: penerbitan model terlatih sebagai titik akhir untuk melayani permintaan dari aplikasi pengguna dengan penekanan tinggi.
• Loading kerja intensif komputer: tugas Python yang didistribusikan tidak berhubungan dengan ML, seperti simulasi, pemrosesan gambar, atau uji otomatisasi.

Harga berapapun

Angka harga langganan khusus tidak tersedia dalam data sumber yang disediakan. Model distribusi diketahui dibayar. Platform ini menggunakan suatu pembayaran sebelum pendekatan, dimana RUU akhir didasarkan pada volume sumber daya kompute yang dikonsumsi (jumlah vCPUs, memori, dan jam GPU). Untuk daftar harga saat ini, merujuk situs resmi penyedia atau dokumentasi komersial.

Istilah penggunaan apapun

Setiap skala ditawarkan di bawah lisensi komersial dengan registrasi rekening wajib. Platform menggunakan model penyebaran awan: semua komputasi terjadi pada server penyedia. Pengguna tidak dapat mengunduh dan menyebarkan versi penuh yang ditampilkan pada perangkat keras mereka sendiri tanpa kontrak perusahaan. Istilah tersebut termasuk kebijakan pemrosesan data standar dan perjanjian tingkat layanan (SLA), rinci dalam dokumentasi resmi layanan.

Segala tersedia

Layanan dikirim sebagai SaaS, berarti Anda memerlukan peramban web dan koneksi internet yang stabil. Apapun tersedia melalui antarmuka web dan alat CLI. Tidak ada versi luring atau paket instalasi lokal untuk komputer pribadi. Platform berjalan di pusat data awan publik, sehingga dapat digunakan dari mana saja dengan akses jaringan.

Bagaimana Anyscale berbeda dari alternatif

Tingkat abstraksi

Tidak seperti Kubernetes atau AWS Batch, skala apapun beroperasi pada tingkat aplikasi Python. Anda tidak perlu menulis manifest pod atau konfigurasi gambar Docker. The platform "melihat" kode ditulis dengan Ray dan memutuskan sendiri bagaimana terbaik untuk paralel itu.

Integrasi vertikal dengan ML

Kebanyakan penyedia awan menawarkan alat-alat pipeline (Airflow, Kubeflow), tetapi skala apapun adalah tujuan-dibangun untuk model lifecycle. Dari hyperparameter tuning ke penyebaran titik akhir, seluruh lifecycle adalah standardisasi dalam satu platform - sesuatu yang umum-tujuan sistem kekurangan.

Tidak perlu untuk SRE

Alternatif (seperti kelompok Kubernetes yang dikelola sendiri) memerlukan pengawasan konstan dan tuning. Setiap skala tidak hanya menjual sumber daya tapi berhasil kode eksekusi sebagai layanan, yang secara dramatis menurunkan total biaya kepemilikan untuk tim kecil. Sebagai perbandingan, kebanyakan penyedia IAAS mengubah pengawasan dan kewajiban toleransi terhadap pengguna.

Kesimpulan

Anyscale adalah solusi praktis untuk tim pada stack Python yang ingin melupakan tentang pengaturan secara manual cluster server. Platform secara efektif mencakup pelatihan yang didistribusikan, pemrosesan batch, dan kesimpulan latensi rendah, terutama dengan model bahasa yang besar. Batas utama adalah kunci ke ekosistem Ray dan model yang dibayar dengan harga variabel berdasarkan sumber daya konsumsi. Namun, bagi mereka yang menggunakan Ray atau bersedia bermigrasi ke sana, skala apapun secara signifikan menurunkan penghalang untuk masuk ke komputasi terdistribusi.