Informazioni sul servizio
TradottoScalo i carichi di lavoro Python su Ray in modo che i compiti pesanti utilizzino tutti i core disponibili invece di una sola macchina. Possiedo l'intero percorso: addestramento distribuito e ricerca degli iperparametri, elaborazione di dati in batch e in streaming, serving di modelli a bassa latenza e parallelizzazione del codice esistente su un cluster. Il principio è semplice: si passa dal laptop al cluster senza riscrivere. Le funzioni esistenti diventano compiti remoti e attori, la logica rimane la stessa.
Di solito ricevo codice che funziona ma è troppo lento o su troppi pochi dati. Profilo dove va effettivamente il tempo, decido cosa dovrebbe essere compiti, attori o dataset. Distribuisco Ray sul tuo hardware o nel cloud, aggiungo l'autoscaling in modo che i nodi inattivi non costino nulla e faccio in modo che i guasti siano recuperabili. Per l'addestramento utilizzo Ray Train e Ray Tune, per le pipeline Ray Data, per l'inferenza online Ray Serve con batching intelligente e repliche.
Ottieni codice leggibile, un deployment che funziona senza di me e note chiare sui costi e sui limiti di scalabilità. Risolverò un collo di bottiglia piuttosto che aggiungere un framework: se il multiprocessing è sufficiente, lo dirò.
Di solito ricevo codice che funziona ma è troppo lento o su troppi pochi dati. Profilo dove va effettivamente il tempo, decido cosa dovrebbe essere compiti, attori o dataset. Distribuisco Ray sul tuo hardware o nel cloud, aggiungo l'autoscaling in modo che i nodi inattivi non costino nulla e faccio in modo che i guasti siano recuperabili. Per l'addestramento utilizzo Ray Train e Ray Tune, per le pipeline Ray Data, per l'inferenza online Ray Serve con batching intelligente e repliche.
Ottieni codice leggibile, un deployment che funziona senza di me e note chiare sui costi e sui limiti di scalabilità. Risolverò un collo di bottiglia piuttosto che aggiungere un framework: se il multiprocessing è sufficiente, lo dirò.
