# Anyscale Anyscale est une plateforme Ray gérée pour les charges de travail d’IA en production : entraînement distribué, génération d’embeddings, préparation de données multimodales, inférence par lots et service en ligne. Déploiement hébergé ou dans votre propre cloud. - Findings24: - Site web: - Tarifs: Freemium - Catégories: Déploiement de modèles d’IA ## Qu'est-ce que Anyscale ? Anyscale est une plateforme gérée basée sur Ray, conçue pour les charges de travail d’IA en production. Elle aide les équipes à exécuter des tâches gourmandes en données pour l’entraînement de modèles, la génération d’embeddings, la préparation de données multimodales, le post-entraînement, l’inférence par lots et le service en ligne. Le site présente Anyscale comme un moyen de faire évoluer du code d’IA Python existant sur des GPU et des clusters, sans gérer directement l’infrastructure. La plateforme prend en charge le déploiement hébergé, les workflows dans votre propre cloud et l’exécution multicloud auprès de fournisseurs tels qu’AWS, Azure, GCP, Nebius et CoreWeave. ## Que peut faire Anyscale ? ### Plateforme de charges de travail d’IA basée sur Ray Exécutez des workflows d’IA gourmands en données avec Ray sur une plateforme gérée conçue pour l’entraînement, le prétraitement, la génération d’embeddings et le service. ### Entraînement distribué et réglage fin Faites évoluer l’entraînement distribué d’une seule machine à des dizaines ou des milliers de GPU, avec la prise en charge de PyTorch, XGBoost, Hugging Face, Jax et TensorFlow. ### Génération d’embeddings par lots et en ligne Créez des pipelines d’embeddings combinant le prétraitement sur CPU et l’inférence sur GPU pour des cas d’usage par lots ou en temps réel. ### Préparation de données multimodales Traitez des jeux de données multimodaux comprenant des vidéos, des images, du texte et de l’audio à l’aide de pipelines de type Ray Data pour leur préparation. ### Options de déploiement flexibles Choisissez un déploiement hébergé ou utilisez votre propre cloud, avec la possibilité d’exécuter la plateforme sur des VM ou Kubernetes et d’utiliser les réservations de GPU existantes lorsqu’elles sont disponibles. ### Outils opérationnels Utilisez l’observabilité, le profilage, les points de contrôle, le suivi de la lignée et les tableaux de bord pour déboguer et surveiller les charges de travail en cours d’exécution. ## Cas d'utilisation ### Entraînement de modèles à grande échelle Utilisez Anyscale pour exécuter des tâches d’entraînement distribué et de réglage fin qui doivent dépasser les capacités d’une seule machine, tout en conservant le code du modèle dans des frameworks Python familiers. ### Préparation de données multimodales Utilisez la plateforme pour transformer des documents, des images, de l’audio et des vidéos en jeux de données prêts pour l’IA, avant l’entraînement des modèles ou leur utilisation dans des applications en aval. ### Pipelines d’embeddings Générez des embeddings par lots ou sous forme de service en ligne pour la recherche, la récupération d’informations, les recommandations, la détection de fraude et des charges de travail similaires. ### Workflows d’IA de bout en bout Combinez les étapes d’entraînement, de post-entraînement et d’inférence sur une seule plateforme afin de centraliser les transferts de données et la gestion de l’infrastructure. ### Déploiements sur une infrastructure privée Exécutez les charges de travail dans votre propre cloud ou environnement sur site lorsque la résidence des données, les réservations de GPU existantes ou les exigences liées à l’infrastructure interne sont importantes. ## Questions fréquentes ### Quelles charges de travail Anyscale prend-elle en charge ? Anyscale est une plateforme gérée permettant d’exécuter des charges de travail d’IA basées sur Ray. Les pages sources indiquent qu’elle est utilisée pour l’entraînement distribué et le réglage fin, la génération d’embeddings, la préparation de données multimodales, l’inférence par lots et le service en ligne. ### Comment fonctionne la tarification d’Anyscale ? La page des tarifs indique que vous pouvez commencer gratuitement avec un crédit de 100 $, puis opter pour une facturation à l’usage ou des contrats avec engagement. Des options de déploiement hébergé ou dans votre propre cloud sont également proposées. ### Où puis-je exécuter Anyscale ? Les pages sources décrivent le déploiement hébergé, le déploiement dans votre propre cloud et l’exécution sur des VM ou Kubernetes. La page des tarifs indique également que la plateforme peut être déployée sur AWS, Azure, GCP, Nebius ou CoreWeave. ### Sur quels outils ou frameworks Anyscale s’appuie-t-elle ? Les pages produit mettent en avant Ray et les API Python. La page consacrée à l’entraînement distribué mentionne Ray Train et la prise en charge de PyTorch, XGBoost, Hugging Face, Jax et TensorFlow, tandis que la page d’accueil et d’autres pages présentent des workflows de type Ray Data et Ray Serve. ### Comment les équipes peuvent-elles commencer ? Les sources mettent en avant des formations techniques, des webinaires, des cours en ligne et des modèles de code pour démarrer. La plateforme comprend également des espaces de travail, des outils d’observabilité, de profilage et de points de contrôle pour faciliter le développement et le débogage. ## Informations rapides - **Catégorie**: Plateforme d’infrastructure d’IA - **Framework principal**: Ray - **Utilisateurs principaux**: Développeurs en IA et équipes d’apprentissage automatique - **Déploiement**: Hébergé, BYOC, VM, Kubernetes, multicloud - **Tarification**: Démarrage gratuit avec un crédit de 100 $ ; paiement à l’usage et contrats avec engagement - **Domaine source**: anyscale.com