基于 Ray 的 AI 工作负载平台
在一个专为训练、预处理、embedding 生成和服务设计的托管平台上，使用 Ray 运行数据密集型 AI 工作流。
Anyscale
认领Anyscale 是面向生产级 AI 工作负载的托管 Ray 平台，支持分布式训练、embedding 生成、多模态数据整理、批量推理与在线服务，并可托管部署或自带云部署。
概览
Anyscale 是一个基于 Ray 的托管平台，面向生产级 AI 工作负载。它帮助团队运行数据密集型任务，包括模型训练、embedding 生成、多模态数据准备、后训练、批量推理和在线服务。
该网站将 Anyscale 定位为一种无需直接管理基础设施，即可在 GPU 和集群上扩展现有基于 Python 的 AI 代码的方式。它支持托管部署、自带云工作流，以及在 AWS、Azure、GCP、Nebius 和 CoreWeave 等提供商上的多云执行。
功能
分布式训练与微调
将分布式训练从单机扩展到数十或数千块 GPU，并支持 PyTorch、XGBoost、Hugging Face、Jax 和 TensorFlow。
批量与在线 embedding 生成
构建结合 CPU 预处理与 GPU 推理的 embedding 流水线，用于批量或实时场景。
多模态数据整理
使用类似 Ray Data 的流水线处理视频、图像、文本和音频等多模态数据集，用于整理与准备。
灵活的部署选项
可选择托管部署或自带云部署，并支持在虚拟机或 Kubernetes 上运行，以及在可用时使用现有 GPU 预留。
运维工具
使用可观测性、分析、检查点、血缘跟踪和仪表板来调试并监控实时工作负载。
使用场景
大规模模型训练
使用 Anyscale 运行分布式训练和微调任务，在保持模型代码采用熟悉的 Python 框架的同时，扩展到单机之外。
多模态数据准备
使用该平台在模型训练或下游应用之前，将文档、图像、音频和视频处理为适合 AI 的数据集。
Embedding 流水线
以批量或在线服务形式生成 embedding，用于搜索、检索、推荐、欺诈检测及类似工作负载。
端到端 AI 工作流
将训练、后训练和推理步骤整合在同一平台上，适合希望集中管理数据流动和基础设施的团队。
私有基础设施部署
当数据驻留、现有 GPU 预留或内部基础设施要求很重要时，在自己的云环境或本地环境中运行工作负载。
Pros and Cons
Pros
- 在一个平台中支持多种核心 AI 工作负载类型，包括训练、embedding 生成、数据整理、批量推理和服务。
- 提供灵活的部署选择，包括托管、自带云、虚拟机、Kubernetes 和多个云提供商。
- 包含调试和运维功能，例如可观测性、分析、检查点和血缘跟踪。
- 提供 100 美元额度的免费起点以及按量计费选项。
Cons
- 源内容未提供完整的公开功能矩阵，因此部分平台能力仅以较高层级进行描述。
- 高级用法似乎以 Ray 和面向 Python 的工作流为中心，这可能不适合希望使用无代码或低代码界面的团队。
FAQ
Anyscale 支持哪些工作负载？
Anyscale 是一个用于运行基于 Ray 的 AI 工作负载的托管平台。源页面显示，它可用于分布式训练与微调、embedding 生成、多模态数据整理、批量推理和在线服务。
Anyscale 的定价如何运作？
定价页面说明，你可以使用 100 美元额度免费开始，然后按量付费或签订承诺合同。它还提供托管部署和自带云部署选项。
我可以在哪里运行 Anyscale？
源页面介绍了托管部署、自带云部署，以及在虚拟机或 Kubernetes 上运行。定价页面还说明它可以部署在 AWS、Azure、GCP、Nebius 或 CoreWeave 上。
Anyscale 基于哪些工具或框架构建？
产品页面强调 Ray 和 Python API。分布式训练页面提到了 Ray Train，并支持 PyTorch、XGBoost、Hugging Face、Jax 和 TensorFlow；而首页及其他页面展示了类似 Ray Data 和 Ray Serve 的工作流。
团队如何开始使用？
源内容强调了技术培训、网络研讨会、在线课程和代码模板，以帮助用户入门。平台还包含工作区、可观测性、分析、检查点等功能，以支持开发和调试。
Quick Facts
- 类别
- AI 基础设施平台
- 主要框架
- Ray
- 主要用户
- AI 构建者和机器学习团队
- 部署方式
- 托管、BYOC、虚拟机、Kubernetes、多云
- 定价
- 免费起步，含 100 美元额度；按量付费和承诺合同
- 来源域名
- anyscale.com