O que mais me impressiona é como ele lida com o trabalho pesado para o Ray. Posso desenvolver meu código de aplicação de IA diretamente no meu laptop e depois implantá-lo em um grande cluster sem precisar reescrever nada ou lutar com configurações de infraestrutura complexas. Isso efetivamente preenche a lacuna entre o código que "só funciona na minha máquina" e um ambiente de produção real, o que é particularmente útil ao escalar cargas de trabalho de LLM e gerenciar treinamento distribuído. No final, isso me economiza uma quantidade considerável de tempo em tarefas de DevOps.

Anyscale facilita a escalabilidade de cargas de trabalho de IA/ML sem se preocupar com a complexidade da infraestrutura.

Anyscale simplifica o processo de mover cargas de trabalho de IA e ML do desenvolvimento para a produção. Como é construído sobre Ray, ele permite escalabilidade sem exigir grandes mudanças no código.