Was mich am meisten beeindruckt, ist, wie es die schwere Arbeit für Ray übernimmt. Ich kann meinen KI-Anwendungscode direkt auf meinem Laptop entwickeln und dann auf einem großen Cluster bereitstellen, ohne etwas umschreiben oder mit komplexen Infrastruktur-Setups kämpfen zu müssen. Dies überbrückt effektiv die Lücke zwischen Code, der nur "auf meinem Rechner funktioniert", und einer echten Produktionsumgebung, was besonders nützlich ist, wenn es darum geht, LLM-Workloads zu skalieren und verteiltes Training zu verwalten. Am Ende spart es mir eine beträchtliche Menge an Zeit bei DevOps-Aufgaben.

Anyscale macht es einfach, AI/ML-Workloads zu skalieren, ohne sich um die Komplexität der Infrastruktur kümmern zu müssen.

Anyscale vereinfacht den Prozess, KI- und ML-Workloads von der Entwicklung in die Produktion zu überführen. Da es auf Ray basiert, ermöglicht es Skalierbarkeit, ohne dass größere Codeänderungen erforderlich sind.