Qualsiasi scala, la società dietro il framework di calcolo unificato open source per l’apprendimento automatico chiamato Ray, ha annunciato nuovi aggiornamenti per la piattaforma Anyscale. La piattaforma consente alle aziende di creare, distribuire e gestire applicazioni di machine learning e Python.
Una nuova aggiunta è Anyscale Workspaces, che fornisce un ambiente di sviluppo unificato per la creazione di carichi di lavoro di machine learning. Gli sviluppatori possono utilizzare strumenti con cui hanno già familiarità, come VS Code o Jupyter, e avere ancora la scalabilità e la flessibilità del cloud.
Questa versione migliora anche i tempi di configurazione del cluster. Secondo Anyscale, hanno raggiunto tempi di avvio inferiori ai due minuti, che è cinque volte più veloce di quanto Ray possa fare.
I clienti saranno ora in grado di distribuire le proprie immagini Docker personalizzate come ambienti cluster Anyscale. Possono quindi utilizzare le proprie pipeline CI/CD per gestire tali carichi di lavoro, incluso l’avvio di Anyscale Workspace, lavori e servizi.
La piattaforma ora offre anche un modo nativo per la pianificazione dei lavori, oltre all’integrazione con strumenti di orchestrazione come Airflow e Prefect. Fornisce funzionalità come ridimensionamento automatico, avvisi e tentativi automatici.
“Siamo entusiasti di vedere i clienti sperimentare i vantaggi della piattaforma Anyscale, che rende Ray ancora più potente e semplice da usare”, ha affermato Robert Nishihara, CEO e co-fondatore di Anyscale. “I nostri clienti hanno ottenuto un enorme valore da Anyscale e posso affermare con certezza che abbiamo appena toccato la punta dell’iceberg per rendere Ray ancora più incisivo per gli sviluppatori e le organizzazioni che devono accelerare lo sviluppo e la sperimentazione dell’IA e rimuovere la sfida di Ridimensionamento dell’intelligenza artificiale.
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