GENEL BAKIŞ
Makine öğrenimi mühendisleri, yapay zeka geliştiricileri ve platform mimarları için yönetilen bir Ray platformu
- Çok modlu veri düzenleme ve model eğitiminden üretim ortamına dağıtımına kadar, tek bir birleşik Python çalışma ortamı kullanarak veri işleme, entegrasyon, eğitim ve çıkarım süreçlerini kapsayan bütünleşik yapay zeka uygulamaları oluşturun. Azure üzerinde Anyscale, otomatik küme sağlama, otomatik ölçeklendirme, planlama ve yerleşik hata toleransı ile AKS üzerinde tam yönetilen bir Ray çalışma zamanı sunar.
- Azure üzerinde Anyscale, dağıtılmış yapay zeka iş yükleri genelinde GPU kullanımını en üst düzeye çıkarmak için üretim sınıfı küme düzenleme ve iş kuyruğu yönetimi özellklerini sunar. Uygulamalarınızı, öncelik odaklı planlama ve Ray uzman desteği sunan AKS üzerinde tam olarak yönetilen bir Ray yaşam döngüsü üzerine kurun; böylece büyük ölçekte güvenilir ve yüksek performanslı bir çalışma sağlayın.
- Hesabınızda entegre Azure verileri, bilgi işlem, veri yönetimi ve faturalandırma özellikleriyle yapay zekayı çalıştırın. Azure üzerinde Anyscale, AKS üzerinde Ray iş yüklerini büyük ölçekte çalıştırırken, kurum genelinde halihazırda devreye alınmış olan Azure güvenlik, ilke ve kimlik yapılarıyla (Entra/RBAC ve özel ağ yapıları dahil) entegre edilmiştir.
Kullanım örnekleri
Azure üzerinde Anyscale’i keşfedin
Çok modlu veri hazırlama
Ray on Anyscale ile temel model eğitimi için çok modlu veri kümelerini düzenlemek ve hazırlamak üzere ölçeklenebilir iş akışları oluşturun ve çalıştırın.
Dağıtılmış eğitim & ince ayar
Seçtiğiniz makine öğrenimi çerçevesini kullanarak eğitim işini bir GPU’dan binlerce GPU’ya Ray on Anyscale ile ölçekleyin.
Bileşik yapay zeka sunma ve çıkarım
Ray on Anyscale ile üretimde karmaşık yapay zeka uygulamalarını dağıtın ve düzenleyin.
Veri ekleme işlemi oluşturma
Birleşik CPU ön işleme ve GPU çıkarımını kullanarak verimli ve ölçeklenebilir veri ekleme işlem hatları oluşturun. Bunu Ray on Anyscale ile yapın.
Büyük dil modellerinde öğrenmeyi güçlendirin
veRL, skyRL ve daha fazlası için geliştirilen motor Ray ile, tek bir düğümden binlerce GPU'ya kadar RL eğitimini ölçeklendirin.
Fiziksel yapay zeka simülasyonu
Ray on Anyscale ile, otonom sistemler ve fiziksel yapay zeka modellerinin ihtiyaç duyduğu eğitim verilerini ve uygulamaları oluşturmak için dağıtılmış simülasyonu binlerce eşzamanlı ortama genişletin.
Sektörden örnekler
Azure üzerinde Anyscale’in Python yapay zeka yaşam döngünüzü nasıl güçlendirdiğini öğrenin
Algılama & özerk yapay zeka işlem hatları
Otonom araçlara, fiziksel robotlara ve gerçek zamanlı denetim sistemlerine güç vermek için LIDAR, sensör, görüntü ve video verileri genelinde çok modlu yapay zekayı eğitin ve dağıtın.
Gerçek zamanlı sıralama ve kişiselleştirme
Metin, görsel ve davranış verileri üzerinde öneri, sıralama ve talep süreçlerini çalıştırarak, dönüşüm oranlarını artırın ve kişiselleştirmeyi geniş ölçekte hayata geçirin.
Düşük gecikmeli risk modelleme
Hız ve güvenilirlikle sıralı ve gömme veriler üzerinde dolandırıcılık tespiti, kredi puanlaması ve tahmin modelleri oluşturun ve ölçekleyin.
Üretim, arama ve denetim
Metin, resim, ses ve video verilerinde arama, üretici yapay zeka özellikleri ve içerik denetimi için yüksek performanslı toplu çıkarım ve eğitim iş akışları.
Eğitim, simülasyon & moleküler çıkarım
Dizi, yapı ve görüntüleme verileri genelinde protein katlanması ve moleküler tasarım modellerini (AlphaFold, Boltz, RFDiffusion) eğitin ve ince ayar yapın.
Duyuru blogumuzu okuyun
Azure üzerinde Anyscale, Ray’in dağıtılmış yürütme gücünü Azure Kubernetes Service ile bir araya getirerek modern, büyük ölçekli yapay zeka sistemleri için özel olarak tasarlanmış bir altyapı sunar.
Müşterileri güçlendirerek yeni nesil yapay zekayı geliştiriyoruz
Azure üzerinde Anyscale, yapay zeka ekiplerinin tek makineli bir deneyden yüzlerce ya da binlerce CPU ve GPU üzerinde çalışan üretim sınıfı sistemlere geçmesine yardımcı olur.
-
Xoople, gezegen ölçeğinde yapay zeka ile Earth’s System of Record’u oluşturuyor
"Azure üzerinde Anyscale sayesinde Xoople, gezegen ölçeğindeki uydu görüntüleri üzerinde büyük ölçekli dağıtık yapay zeka iş yüklerini güvenilir bir şekilde çalıştırabiliyor ve karmaşık spektral verileri karar alma süreçlerinde kullanılabilir verilere dönüştürebiliyor.” - Milos Colic, Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı, Xoople -
Wayve, otonom sürüş yaklaşımını yeniden yazıyor
"Wayve ve Microsoft, somutlaştırılmış yapay zekanın ve bunun arkasındaki altyapının ölçeklendirilmesine odaklanan kapsamlı bir iş birliği içinde. Wayve’in yapay zeka platformu ve veri operasyonları büyüdükçe, Azure şirketin büyük ölçekli bilgi işlem ve makine öğrenimi altyapısının temel bir parçası haline geldi.” - Girish Venkataramani, Mühendislik Başkan Yardımcısı, Wayve AI -
Anyscale, Ray'in gücünü Azure'a taşıyor
"Anyscale’de şirketi Ray’i merkeze alarak kuruyoruz. Ray, Python ve AI iş yüklerini ölçeklendirmek için açık kaynaklı dağıtık bir işlem motorudur. Anyscale ile sunduğumuz şey, bunun üzerine kurulu bir üretim katmanı: performansı artırılmış bir çalışma ortamı, geliştirici araçları ve yönetilen operasyonlar; böylece ekipler geliştirme çalışmalarına odaklanmaya devam edebiliyor. Artık tüm bunlar, AKS üzerinde kurumsal kullanıma hazır, Azure'a özgü bir şekilde sunuluyor.” - Robert Nishihara, Anyscale Kurucu Ortağı
Azure Portal’ı keşfedin 
