1. Los desarrolladores e ingenieros enfrentan desafíos al escalar las cargas de trabajo de IA/ML debido al acceso limitado a los recursos computacionales necesarios y la complejidad de adaptar el código a una infraestructura específica.
2. Ray proporciona un marco de Python distribuido que ayuda a abordar estos desafíos al permitir a los desarrolladores configurar clústeres escalables y distribuir de manera eficiente tareas comunes de IA/ML.
3. La integración de Ray con Vertex AI de Google Cloud ofrece un desarrollo de IA acelerado y escalable, una experiencia de desarrollo unificada y seguridad de nivel empresarial para cargas de trabajo de IA.
Los desarrolladores e ingenieros enfrentan desafíos al escalar las cargas de trabajo de IA/ML, como el acceso a recursos computacionales y la adaptación del código a una infraestructura específica. Para abordar estos desafíos, Ray ofrece un marco distribuido de Python que permite configurar clústeres escalables y distribuir tareas comunes de IA/ML de manera eficiente.
La perfecta integración de Ray con Vertex AI de Google Cloud permite a los desarrolladores escalar cargas de trabajo de IA en una infraestructura versátil. Esta integración proporciona un desarrollo de IA acelerado y escalable, una experiencia de desarrollo unificada y funciones de seguridad de nivel empresarial para proteger datos y modelos confidenciales mientras aprovecha las capacidades informáticas distribuidas de Ray.
Con Ray en Vertex AI, los desarrolladores pueden escalar fácilmente cargas de trabajo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, procesamiento de datos e informática científica basados en Python desde una sola máquina a un clúster masivo. La integración de la API ergonómica de Ray con Vertex AI SDK para Python permite una transición perfecta desde la creación de prototipos hasta la implementación de producción con cambios mínimos de código.
Por ejemplo, para ajustar un modelo de lenguaje pequeño como Gemma usando Ray en Vertex AI, los desarrolladores pueden crear un clúster de Ray en Vertex AI en solo unos minutos usando la consola o el SDK de Vertex AI para Python. Pueden monitorear el clúster mediante la integración con Google Cloud Logging o Ray Dashboard. Esta integración agiliza el proceso de escalar las cargas de trabajo de IA y utilizar capacidades informáticas distribuidas con funciones de seguridad mejoradas.
