ОБЗОР
Управляемая платформа Ray для инженеров машинного обучения, разработчиков ИИ и архитекторов платформ
- От обработки мультимодальных данных и обучения моделей до развертывания в производственной среде — создавайте унифицированные приложения ИИ для обработки данных, встраивания, обучения и вывода результатов, используя единую среду выполнения Python. Anyscale в Azure предоставляет полностью управляемую среду выполнения Ray в AKS с автоматическим выделением кластера, автомасштабированием, планированием и встроенной отказоустойчивостью.
- Anyscale в Azure обеспечивает оркестрацию кластера производственного уровня и управление очередями заданий для максимального использования графических процессоров в распределенных рабочих нагрузках ИИ. Создавайте приложения на основе полностью управляемого жизненного цикла Ray в AKS с приоритетным планированием и экспертной поддержкой Ray, обеспечивая надежную и высокопроизводительную работу в масштабе.
- Запускайте ИИ в учетной записи с интегрированными данными Azure, вычислительными ресурсами, управлением и выставлением счетов. Anyscale в Azure интегрирован с уже развернутыми в масштабах предприятия шаблонами безопасности, политик и удостоверений Azure (включая Entra/RBAC и конструкции частных сетей) при масштабируемом запуске рабочих нагрузок Ray в AKS.
Варианты использования
Изучите Anyscale в Azure
Подготовка мультимодальных данных
Создавайте и запускайте масштабируемые конвейеры для подготовки многомодальных наборов данных для обучения базовой модели с помощью Ray в Anyscale.
Тонкая настройка распределенного обучения &
Масштабируйте обучение с одного до тысяч графических процессоров, используя выбранную вами платформу машинного обучения с помощью Ray в Anyscale.
Комплексный подход к предоставлению услуг и выводу результатов с помощью ИИ
Развертывайте и управляйте сложными приложениями искусственного интеллекта в рабочей среде с помощью Ray в Anyscale.
Генерация встраивания
Создавайте эффективные и масштабируемые конвейеры встраивания данных, используя унифицированную предварительную обработку на ЦП и вывод на графический процессор с помощью Ray в Anyscale.
Обучение с подкреплением для LLM
Масштабируйте постобучение RL с одного узла до тысяч графических процессоров с помощью Ray, движка для veRL, skyRL и других.
Моделирование с помощью физического искусственного интеллекта
С помощью Ray в Anyscale масштабируйте распределенное моделирование в тысячах одновременно работающих сред для генерации обучающих данных и развертывания моделей автономного и физического ИИ.
Отраслевые сценарии
Узнайте, как Anyscale в Azure обеспечивает бесперебойную работу вашего ИИ на Python
Конвейеры автономного искусственного интеллекта для восприятия &
Обучайте и развертывайте мультимодальный ИИ на основе данных LIDAR, датчиков, изображений и видео для обеспечения работы автономных транспортных средств, физических роботов и систем управления в реальном времени.
Ранжирование и персонализация в реальном времени
Запускайте конвейеры рекомендаций, ранжирования и формирования спроса на основе текстовых, графических и поведенческих данных для повышения конверсии и персонализации в масштабе предприятия.
Моделирование рисков с низкой задержкой
Создавайте и масштабируйте модели обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и прогнозирования на основе последовательностей и встраивания данных с высокой скоростью и надежностью.
Генерация, поиск и модерация
Мощные конвейеры пакетной обработки и обучения для поиска, функций генеративного ИИ и модерации контента в текстовом, графическом, аудио- и видеоформате.
Обучение, симуляция & молекулярный вывод
Обучайте и точно настраивайте модели сворачивания белков и молекулярного дизайна (AlphaFold, Boltz, RFDiffusion) на основе данных о последовательности, структуре и визуализации.
Ознакомьтесь с нашим объявлением в блоге
Anyscale в Azure объединяет возможности распределенного выполнения Ray со службой Azure Kubernetes для создания специализированного механизма для современных крупномасштабных систем искусственного интеллекта.
Расширяем возможности клиентов, создающих ИИ следующего поколения
Anyscale в Azure помогает командам искусственного интеллекта перейти от эксперимента на одной машине к производственным системам, работающим на сотнях или тысячах центральных и графических процессоров.
-
Xoople создает земную систему учета с помощью искусственного интеллекта планетарного масштаба
"С помощью Anyscale в Azure Xoople может надежно управлять массово распределенными рабочими нагрузками искусственного интеллекта на основе спутниковых снимков планетарного масштаба, преобразуя сложные спектральные данные в интеллектуальную информацию, необходимую для принятия решений». — Milos Colic, вице-президент по разработке, Xoople -
Wayve переписывает правила автономного вождения
"Wayve и Microsoft поддерживают тесные партнерские отношения, направленные на масштабирование искусственного интеллекта и инфраструктуры, стоящей за ним. По мере развития платформы искусственного интеллекта и операций с данными Wayve Azure стала основной частью ее крупномасштабного стека вычислений и машинного обучения». — Girish Venkataramani, вице-президент по разработке, Wayve AI -
Anyscale расширяет возможности Ray в Azure
"В Anyscale мы строим компанию вокруг Ray. Ray — это движок распределенных вычислений с открытым кодом для масштабирования рабочих нагрузок на Python и ИИ. Что мы предлагаем в Anyscale, так это верхний уровень производства: улучшенную среду выполнения, инструменты разработчика и управляемые операции, позволяющие командам сосредоточиться на создании. И теперь все это реализовано на базе Azure с корпоративной готовностью в AKS», Роберт Нишихара, соучредитель Anyscale
Обзор портала Azure