Anyscale, la compañía detrás de Ray, el marco unificado para computación escalable, anunció hoy Ray 2.0 y las capacidades listas para la empresa y la hoja de ruta para la plataforma Ray administrada de Anyscale en Ray Summit. La Cumbre de este año presenta a docenas de organizaciones que amplían sus iniciativas de IA con Ray, incluidas Uber, IBM, Meta, Riot Games, Instacart y más. Además, Anyscale también anunció hoy que ha asegurado otros $ 99 millones en fondos de la Serie C codirigidos por los inversores existentes Addition e Intel Capital con la participación de Foundation Capital. La financiación sigue a la ronda de financiación de la Serie C de $ 100 millones anunciada en diciembre de 2021.
La adopción acelerada de Ray está impulsada por la creciente brecha entre las demandas de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y las limitaciones de un solo procesador o un solo servidor. Solo en los últimos años, los requisitos computacionales para el entrenamiento de ML han crecido entre 10 y 35 veces cada 18 meses. Este hecho, combinado con la complejidad de ingeniería de escalar estas cargas de trabajo, ha llevado a que más del 85 % de los proyectos de IA fracasen en la producción. Ray aborda el costo y la complejidad de escalar de frente y es el marco distribuido unificado de código abierto de más rápido crecimiento para escalar aplicaciones de IA y Python.
“Ray y la plataforma Anyscale han logrado un gran progreso en el avance de la escala de las cargas de trabajo de aprendizaje automático y Python”, dijo el director ejecutivo de Anyscale, Robert Nishihara. “Miles de organizaciones ya confían en Ray para sus iniciativas de IA y docenas de ellas están mostrando sus casos de uso y avances en la Ray Summit de este año. Con las nuevas innovaciones en Ray 2.0 y la plataforma de Anyscale, estamos acelerando aún más nuestros esfuerzos para garantizar que Ray sea fácilmente accesible para cualquier desarrollador y para organizaciones de todos los tamaños”.
“Ray se está convirtiendo rápidamente en el estándar de la industria para escalar cargas de trabajo de aprendizaje automático, Python e IA, resolviendo uno de los mayores obstáculos actuales para aprovechar todo el potencial de la IA”, dijo Nick Washburn, director general sénior de Intel Capital. “La rápida adopción de Ray posiciona a Anyscale para desbloquear la creciente oportunidad de mercado en IA”.
Hoy, el primer día de Ray Summit, la compañía presentó importantes novedades en rayo 2.0. Los puntos destacados incluyen:
- Tiempo de ejecución Ray AI (AIR)
- Ray AIR agrega una capa de tiempo de ejecución unificado para aplicaciones y servicios de ML.
- El tiempo de ejecución simplifica el desarrollo de aplicaciones ML, aumenta la velocidad del desarrollador y es independiente de la nube y el marco, lo que permite la interoperabilidad con marcos populares como Tensorflow, PyTorch, Hugging Face y más.
- Ray AIR supera los obstáculos de las soluciones propietarias de la nube y de los proveedores y ya está disponible en versión beta.
- KubeRay
- KubeRay es una colaboración conjunta entre Anyscale, Microsoft y Bytedance.
- El kit de herramientas de KubeRay mejora la sólida ejecución de las aplicaciones de Ray en Kubernetes, un sistema de código abierto para administrar aplicaciones en contenedores en múltiples hosts.
- Integración con el Ecosistema ML
- La interoperabilidad perfecta con las herramientas del ecosistema ML como Weights & Biases y Hugging Face Transformers permite a los desarrolladores combinar las ventajas de Ray para escalar con el ecosistema ML más amplio, incluidas las bibliotecas ML, las plataformas de datos y las plataformas MLOps.
- Facilidad de desarrollo y mayor escalabilidad
- Las optimizaciones de New Ray 2.0 admiten cargas de trabajo intensivas en computación a escala de petabytes.
- Las nuevas herramientas de observabilidad facilitan el desarrollo y la depuración, lo que permite ciclos de iteración más rápidos para los desarrolladores y un tiempo de comercialización más rápido.
Anyscale también presentó hoy su plataforma Ray lista para empresas, una plataforma de cómputo unificada que facilita la creación, administración y comercialización de aplicaciones escalables de IA y Python utilizando Ray. Los puntos destacados de cualquier escala incluyen:
- Espacio de trabajo de aprendizaje automático de última generación
- Anyscale ML Workspace permite a los usuarios desarrollar y escalar aplicaciones ML desde el prototipo hasta la producción y viceversa para la depuración. Esta experiencia facilita el traslado de aplicaciones de IA y canalizaciones de ML a producción y reduce el cambio de contexto.
- Anyscale ML Workspace facilita las implementaciones al integrarse con las mejores herramientas de ML de su clase, como Weights & Biases y Arize AI. Esto permite a los usuarios escalar la computación para el aprendizaje automático mientras aprovechan las mejores herramientas de MLOps.
- Nueva plataforma empresarial
- Anyscale Enterprise Platform brinda a los equipos de TI y seguridad conectividad de clúster segura y nubes privadas virtuales administradas por el cliente.
- Enterprise Platform también ofrece a los usuarios capacidades de auditoría de actividad, monitoreo operativo y administración de costos para permitir que las organizaciones realicen un seguimiento de los gastos. Esta funcionalidad se encuentra actualmente en versión preliminar.
Únase a los usuarios de Ray, las organizaciones globales y los socios y aprenda de los expertos técnicos en IA/ML en Ray Summit 2022. Para obtener más información y ver las charlas principales de este año, visite https://www.anyscale.com/ray-summit-2022.
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