Ce qui m'impressionne le plus, c'est la façon dont il gère le gros du travail pour Ray. Je peux développer mon code d'application IA directement sur mon ordinateur portable, puis le déployer sur un grand cluster sans avoir à réécrire quoi que ce soit ou à me battre avec des configurations d'infrastructure complexes. Cela comble efficacement le fossé entre le code qui "fonctionne uniquement sur ma machine" et un véritable environnement de production, ce qui est particulièrement utile lors de la mise à l'échelle des charges de travail LLM et de la gestion de l'entraînement distribué. En fin de compte, cela me fait gagner un temps considérable sur les tâches DevOps.

Anyscale facilite la mise à l'échelle des charges de travail IA/ML sans se soucier de la complexité de l'infrastructure.

Anyscale simplifie le processus de déplacement des charges de travail d'IA et de ML du développement à la production. Étant donné qu'il est construit sur Ray, il permet une évolutivité sans nécessiter de modifications majeures du code.