🚀 Ray и Anyscale упрощают распределённое обучение
Ray позволяет масштабировать обучение моделей с одного GPU на кластеры без переписывания кода.
Решение интегрируется с PyTorch, XGBoost и Hugging Face, автоматизируя распределение задач, управление ресурсами и обработку сбоев. Anyscale добавляет управляемые кластеры, централизованные логи, метрики и поддержку mid-epoch resumption. Платформа обеспечивает эластичность, восстановление при сбоях и совместимость с любым облаком.
Canva сократил время разработки в 12 раз, а Coinbase обрабатывает данных в 50 раз больше.
