Lo que más me impresiona es cómo maneja el trabajo pesado para Ray. Puedo desarrollar el código de mi aplicación de IA directamente en mi portátil y luego desplegarlo en un gran clúster sin tener que reescribir nada ni lidiar con configuraciones de infraestructura complejas. Esto efectivamente cierra la brecha entre el código que solo "funciona en mi máquina" y un entorno de producción real, lo cual es particularmente útil al escalar cargas de trabajo de LLM y gestionar el entrenamiento distribuido. Al final, me ahorra una cantidad considerable de tiempo en tareas de DevOps.

Anyscale facilita escalar cargas de trabajo de IA/ML sin preocuparse por la complejidad de la infraestructura.

Anyscale simplifica el proceso de mover cargas de trabajo de IA y ML del desarrollo a la producción. Dado que está construido sobre Ray, permite la escalabilidad sin requerir cambios importantes en el código.