Ciò che mi impressiona di più è come gestisce il lavoro pesante per Ray. Posso sviluppare il mio codice applicativo AI direttamente sul mio laptop e poi distribuirlo su un grande cluster senza dover riscrivere nulla o lottare con configurazioni infrastrutturali complesse. Questo colma efficacemente il divario tra il codice che "funziona solo sulla mia macchina" e un vero ambiente di produzione, il che è particolarmente utile quando si scalano i carichi di lavoro LLM e si gestisce l'addestramento distribuito. Alla fine, mi fa risparmiare una notevole quantità di tempo sui compiti DevOps.

Anyscale rende facile scalare i carichi di lavoro AI/ML senza preoccuparsi della complessità dell'infrastruttura

Anyscale semplifica il processo di spostamento dei carichi di lavoro di AI e ML dallo sviluppo alla produzione. Poiché è costruito su Ray, consente la scalabilità senza richiedere modifiche significative al codice.