OVERSIGT
En administreret Ray-platform til ML-ingeniører, AI-udviklere og platformsarkitekter
- Fra multimodal datakuratering og modeltræning til produktionsudrulning – – byg samlede AI-programmer på tværs af databehandling, integrering, træning og udledning ved hjælp af en enkelt, samlet Python-kørsel. Anyscale på Azure leverer en fuldt administreret Ray-kørsel på AKS med automatiseret klargøring af klynger, autoskalering, planlægning og indbygget fejltolerance.
- Anyscale på Azure leverer orkestrering af klynger og styring af jobkø i produktionskvalitet, så du kan maksimere GPU-udnyttelsen på tværs af distribuerede AI-arbejdsbelastninger. Byg dine programmer på en fuldt administreret Ray-livscyklus på AKS med prioritetsbevidst planlægning og support fra Ray-eksperter, så du får pålidelig drift med høj ydeevne i stor skala.
- Kør AI i din konto med integrerede Azure-data, -beregning, -styring og -fakturering. Anyscale på Azure er integreret med Azure-sikkerheds, -politikker og identitetsmønstre, der allerede er udrullet på tværs af virksomheden (herunder Entra/RBAC og private netværkskonstruktioner), mens der køres Ray-arbejdsbelastninger i stor skala på AKS.
Use cases
Udforsk Anyscale på Azure
Forberedelse af multimodale data
Byg og kør skalerbare pipelines for at organisere og forberede multimodale datasæt til grundlæggende modeltræning med Ray på Anyscale.
Distribueret træning & finjustering
Skaler træning fra én til tusindvis af GPU'er ved hjælp af din foretrukne ML-struktur med Ray på Anyscale.
sammensat AI-levering og -udledning
Udrul og orkestrer komplekse AI-programmer i produktion med Ray på Anyscale.
Generering af integrering
Byg effektive, skalerbare integreringspipelines ved hjælp af samlet CPU-forbehandling og GPU-udledning med Ray på Anyscale.
Forstærket læring til llMs
Skaler RL efter oplæring fra en enkelt node til tusindvis af GPU'er med Ray, som er programmet til veRL, skyRL og meget mere.
Fysisk AI-simulering
Skaler distribueret simulering på tværs af tusindvis af samtidige miljøer for at generere de træningsdata og udrulninger, som autonomi- og fysiske AI-modeller har brug for, med Ray på Anyscale.
Branchescenarier
Få mere at vide om, hvordan Anyscale på Azure driver din Python-AI-livscyklus
Opfattelse & autonome AI-pipelines
Træn og udrul multimodal kunstig intelligens på tværs af LIDAR, sensor, billede og videodata for at drive selvkørende køretøjer, fysiske robotter og kontrolsystemer i realtid.
Rangering og tilpasning i realtid
Kør anbefalings-, rangerings- og efterspørgsels-pipelines på tværs af tekst-, billed- og adfærdsdata for at fremme konvertering og personalisering i stor skala.
Risikomodellering med kort ventetid
Byg og skaler registrering af svindel, kreditscoring og forudsigelsesmodeller for sekvenser og integrering af data med høj hastighed og pålidelighed.
Generering, søgning og moderering
Understøt batchudledning og trænings-pipelines til søgning, generative AI-funktioner og indholdsmoderering på tværs af tekst-, billed-, lyd- og videodata.
Træning, simulering & molekylær udledning
Træn og finjuster modeller til proteinfoldning og molekylært design (AlphaFold, Boltz, RFDiffusion) på tværs af sekvens-, struktur- og billeddata.
Læs vores meddelelsesblog
Anyscale på Azure kombinerer kraften i Rays distribuerede eksekvering med Azure Kubernetes Service for at skabe en specialbygget program til moderne AI-systemer i stor skala.
Giver kunderne mulighed for at bygge den næste generation af kunstig intelligens
Anyscale på Azure hjælper AI-teams med at gå fra et eksperiment på en enkelt maskine til produktionsklare systemer, der kører på tværs af hundredvis eller tusindvis af CPU.
-
Xoople bygger Jordens registreringssystem med AI i planetarisk skala
"Med Anyscale på Azure kan Xoople pålideligt køre massivt distribuerede AI-arbejdsbelastninger på satellitbilleder i planetarisk skala og omdanne komplekse spektral data til beslutningsklar intelligens.” – Milos Colic, vicepræsident for engineering hos Xoople -
Wayve omskriver den selvkørende strategiplan
"Wayve og Microsoft har et dybt partnerskab, der fokuserer på skalering af indlejret kunstig intelligens og infrastrukturen bag det. I takt med at Wayves AI-platform og datahandlinger er blevet større, er Azure blevet en central del af virksomhedens beregnings- og ML-stak i stor skala.” – Girish Venkataramani, vicepræsident for Engineering hos Wayve AI -
Anyscale bringer kraften i Ray til Azure
"Hos Anyscale bygger vi en virksomhed omkring Ray. Ray er det distribuerede beregningsprogram med åben kildekode til skalering af python- og AI-arbejdsbelastninger. Det, vi bringer med Anyscale, er produktionslaget ovenpå: en kørsel med forbedret ydeevne, værktøjer til udviklere og administreret drift, så teams kan holde fokus på at bygge. Og nu leveres alt sammen på en oprindelig Azure-måde med virksomhedsparathed på AKS.”– Robert Nishihara, medstifter af Anyscale
Udforsk Azure-portalen 
