ÁTTEKINTÉS
Felügyelt Ray-platform gépi tanulási mérnökök, AI-fejlesztők és platformtervezők számára
- A többmodelles adatválogatástól a modellbetanításon át az éles üzembe helyezésig – hozzon létre az adatfeldolgozás, beágyazás, betanítás és a dedukció között egységes AI-alkalmazásokat egyetlen egységes Python-futtatókörnyezet használatával. Az Anyscale Azure-on teljes körűen felügyelt Ray-futtatókörnyezetet biztosít AKS-en automatizált fürtkiépítéssel, automatikus skálázással, ütemezéssel és beépített hibatűréssel.
- Az Anyscale Azure-on termelési szintű fürtvezénylést és feladatvárólista-kezelést biztosít a GPU-kihasználtság maximalizálása érdekében az elosztott AI-számítási feladatokban. Fejlessze alkalmazásait teljes mértékben felügyelt Ray-életciklussal AKS-en prioritásalapú ütemezéssel, a Ray szakértői támogatás pedig megbízható, nagy teljesítményű, nagy léptékű működést biztosít.
- Futtasson mesterséges intelligenciát a fiókjában integrált Azure-adatokkal, számítással, irányítással és számlázással. Az Anyscale Azure-on integrálva van a vállalaton belül már üzembe helyezett Azure biztonsági, szabályzati és identitásmintákkal (beleértve az Entra/RBAC-t és a privát hálózatkezelési konstrukciókat), miközben Ray számítási feladatokat futtat nagy méretekben AKS-en.
Használati esetek
Az Anyscale Azure-on felfedezése
Multimodális adatok előkészítése
Hozzon létre és futtasson skálázható folyamatokat multimodális adatkészletek az alapmodell betanításához való összeválogatása és előkészítése érdekében a Ray Anyscale-en való használatával.
Elosztott betanítás & finomhangolás
A Ray Anyscale-en való használatával a betanítást 1-ről több ezer GPU-ra skálázhatja az Ön által választott ML-keretrendszerrel.
Összetett AI kiszolgálás és dedukció
Összetett AI-alkalmazásokat helyezhet üzembe és vezényelhet éles környezetben a Ray Anyscale-en való használatával.
Beágyazásos generálás
Hatékony, skálázható beágyazási folyamatokat hozhat létre egységes CPU-előfeldolgozással és GPU-következtetéssel a Ray Anyscale-en való használatával.
Megerősítő tanulás LLM-ekhez
Skálázza az RL-t a betanítása után egyetlen csomópontról több ezer GPU-ra a Ray, a veRL, a SkyRL és egyebek motorja használatával.
fizikai AI-szimuláció
Az elosztott szimulációt több ezer egyidejű környezetben skálázhatja, így a Ray Anyscale-en való használatával létrehozhatja azokat a betanítási adatokat és bevezetéseket, amelyekre az autonóm és fizikai AI-modelleknek szükségük van.
Iparági forgatókönyvek
Ismerje meg, hogyan működteti a Python AI-életciklust az Anyscale Azure-on
Észlelés & autonóm AI-folyamatok
Multimodális AI betanítása és üzembe helyezése a LIDAR-, érzékelő-, kép- és videoadatokon önvezető járművek, fizikai robotok és valós idejű vezérlési rendszerek számára.
Valós idejű rangsorolás és személyre szabás
Futtasson javaslati, rangsorolási és igényalapú folyamatokat szöveges, képi és viselkedési adatokon, így nagy méretekben is elősegítheti a konverziót és a személyre szabást.
Kis késésű kockázatmodellezés
Hozzon létre és skálázzon csalásészlelési, hitelpontozási és előrejelzési modelleket szekvenciális és beágyazási adatokon gyorsan és megbízhatóan.
Létrehozás, keresés és moderálás
Támogassa a kötegelt dedukciós és betanítási folyamatokat szöveg-, kép-, hang- és videoadatok kereséséhez, generatív AI-funkciókhoz és tartalommoderáláshoz.
Betanítás, szimuláció & molekuláris dedukció
Tanítson be és finomhangoljon replikálásos és molekuláris tervezési modelleket (AlphaFold, Boltz, RFDiffusion) szekvenciák, struktúra és képalkotási adatok között.
Olvassa el a bejelentési blogunkat
Az Anyscale Azure-on egyesíti a Ray elosztott végrehajtásának hatékonyságát az Azure Kubernetes Service szolgéltatásaival egy, a modern, nagy méretű AI-rendszerekhez célirányosan kialakított motorjának létrehozása érdekében.
Az AI következő generációját építő ügyfelek segítése
Az Anyscale Azure-on segít az AI-csapatoknak az egygépes kísérletről termelési szintű rendszerekre való áttérésben, amelyek több száz vagy több ezer CPU-n és GPU-n futnak.
-
A Xoople planáris léptékű mesterséges intelligenciával építi ki a Föld nyilvántartási rendszerét
"Az Anyscale Azure-on használatával a Xoople megbízhatóan képes nagy mértékben elosztott AI-számítási feladatokat futtatni globális méretű műholdképeken, így az összetett spektrális adatokat döntésre kész intelligenciává alakítja át.” – Milos Colic, műszaki alelnök, Xoople -
A Wayve újraírja az önvezetés forgatókönyvét
"A Wayve és a Microsoft szoros partneri kapcsolatban áll, melynek középpontjában a megtestesített mesterséges intelligencia és a mögöttes infrastruktúra skálázása áll. A Wayve AI-platformjának és adatműveleteinek növekedésével az Azure a nagy méretű számítási és gépi tanulási verem alapvető részévé vált.” – Girish Venkataramani, műszaki alelnök, Wayve AI -
Az Anyscale a Ray erejét hozza el az Azure-ra
"Az Anyscale egy vállalatot épít a Ray köré. A Ray egy nyílt forráskódú elosztott számítási motor Python- és AI-számítási feladatok skálázásához. Az Anyscale hozzájárulása a felső termelési réteg: egy teljesítmény-fokozott futtatókörnyezet, fejlesztői eszközkészlet és felügyelt műveletek, hogy a csapatok a fejlesztésre összpontosíthassanak. És most mindez már Azure-natív módon érhető el, nagyvállalati felkészültséggel AKLS-en.”– Robert Nishihara, társalapító, Anyscale
ERŐFORRÁSOK
További információ az Anyscale Azure-on szolgáltatásról
Az Azure Portal bemutatása 
