설명
Anyscale은 널리 채택된 AI 컴퓨팅 엔진인 Ray를 기반으로 구축된 프로덕션 규모의 AI 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 빌더가 Foundation Model 및 기타 AI 애플리케이션을 대규모로 개발하고 배포하는 데 필수적인 데이터 집약적인 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
이 플랫폼은 비디오, 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형을 준비하기 위한 대규모 파이프라인을 지원하는 멀티모달 데이터 큐레이션을 포함한 중요한 AI 개발 단계를 지원합니다. 모델 개발을 위해 Anyscale은 탄력적인 확장, 최종 단계 데이터 전처리 및 GPU 가시성을 갖춘 GPU 클러스터 전반에 걸친 분산 모델 학습을 가능하게 합니다.
또한 Anyscale은 배치 임베딩 생성을 간소화하여 검색, 검색 또는 추가 학습과 같은 다운스트림 애플리케이션을 위한 임베딩을 대규모로 처리하고 생성할 수 있습니다. 또한 SkyRL 및 veRL과 같은 프레임워크에서 LLM 추론 및 학습을 가능하게 하는 학습 후 작업을 지원하며, 이들은 Ray에 네이티브로 구축됩니다.
Anyscale의 가치 제안은 분산 학습, 데이터 큐레이션 및 배치 추론 파이프라인을 최적화하는 능력에 있습니다. 사용자는 간단한 Python API를 통해 수천 개의 노드에 걸쳐 PyTorch, vLLM, SGLang, XGBoost와 같은 기존 AI 라이브러리를 확장할 수 있습니다. 이 플랫폼은 세분화된 머신 제어, 에이전트 우선 경험, 멀티 클라우드 오케스트레이션 및 가격 대비 성능 최적화를 제공합니다.
오픈 소스 Ray 프로젝트의 제작자가 구축한 Anyscale은 AI 워크로드를 구축, 실행 및 확장하기 위한 Ray의 강력한 기능을 활용합니다. 분산 실행, 세분화된 하드웨어 할당, 효율적인 분산 통신 및 멀티 프레임워크 지원을 위한 간단한 Python API를 제공합니다. 이 플랫폼은 팀 및 클라우드 전반의 AI 워크로드를 통합하고 관리하여 GPU 풀링, AWS, GCP, Azure에서의 멀티 클라우드 실행 및 안전한 액세스 제어를 가능하게 합니다.
Anyscale은 AI 프로젝트를 효율적으로 확장해야 하는 AI 빌더, 머신러닝 엔지니어 및 데이터 과학자에게 이상적입니다. 인프라 병목 현상을 제거하여 팀이 혁신과 빠른 반복 주기에 집중할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 학습 및 시작을 위한 코드 템플릿, 셀프 서비스 과정, 웨비나 및 이벤트에 대한 액세스를 제공하는 무료 계정을 제공합니다.
Anyscale의 핵심 기능
Ray 기반 프로덕션 규모 AI 플랫폼
Foundation Model을 위한 확장 가능한 분산 학습
멀티모달 데이터 큐레이션 파이프라인
대규모 배치 임베딩 생성
학습 후 LLM 추론 및 학습 지원
GPU 클러스터를 위한 탄력적 확장
GPU 가시성
멀티 클라우드 오케스트레이션 (AWS, GCP, Azure)
GPU 리소스 풀링 관리
안전한 액세스 제어 및 거버넌스
분산 컴퓨팅을 위한 간단한 Python API
인기 있는 AI 라이브러리 지원 (PyTorch, vLLM, XGBoost)
Anyscale 사용 방법은?
구성: Ray API를 사용하여 분산 학습 또는 데이터 처리 작업을 설정합니다.
확장: Anyscale의 탄력적 확장을 활용하여 워크로드 수요에 따라 리소스를 조정합니다.
데이터 큐레이션: 멀티모달 데이터셋을 준비하기 위한 대규모 파이프라인을 구축하고 실행합니다.
임베딩 생성: 다운스트림 작업을 위해 임베딩을 효율적으로 처리하고 생성합니다.
모델 배포: 플랫폼에서 LLM 추론 및 학습 후 작업을 실행합니다.
최적화: 성능 및 비용 효율성을 위해 AI 워크로드를 모니터링하고 미세 조정합니다.
Anyscale의 사용 사례
- Foundation Model 개발
- 데이터 큐레이션
- 임베딩 생성
- LLM 추론
- 분산 학습
- AI 워크로드 확장
