Anyscale

Anyscale은 AI 및 Python 애플리케이션 확장을 단순화하는 선도적인 오픈 소스 통합 컴퓨팅 프레임워크인 Ray를 개발한 회사입니다. Anyscale 플랫폼은 Ray 워크로드를 실행하기 위한 완전 관리형 엔터프라이즈급 환경을 제공하여 복잡한 인프라 관리를 추상화하고 전체 머신러닝 라이프사이클을 가속화합니다. OpenAI, Uber, Instacart와 같은 업계 리더들이 가장 까다로운 AI 워크로드를 구동하기 위해 신뢰하고 있습니다. 이 플랫폼은 개발자와 데이터 과학자들이 노트북에서의 개발에서 대규모 프로덕션으로 원활하게 전환할 수 있도록 설계되었으며, 종종 상당한 코드 변경 없이 가능합니다.

Anyscale 사용 방법

Anyscale 사용은 관리형 환경 내에서 Ray 프레임워크를 활용하는 데 중점을 둔 개발자 중심의 워크플로우를 포함합니다:

1. 배포 모델 선택: 선호하는 배포 옵션을 선택하여 시작합니다. 빠른 시작을 위해 Anyscale의 관리형 클라우드 내에서 워크로드를 실행하거나, 더 큰 제어와 데이터 지역성을 위해 자체 클라우드 환경(AWS, GCP) 또는 온프레미스 인프라에 배포할 수 있습니다.
2. Ray API로 개발: Ray의 간단하고 직관적인 Pythonic API를 사용하여 코드를 병렬화합니다. Python 함수 및 클래스에 @ray.remote와 같은 간단한 데코레이터를 추가하여 클러스터 전체에 작업과 액터를 분산시킬 수 있습니다. 이는 데이터 처리, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 서빙에 적용됩니다.
3. Anyscale 플랫폼에 배포: Ray 애플리케이션을 Anyscale 플랫폼에 배포합니다. 플랫폼은 클러스터 프로비저닝, 오토스케일링, 종속성 관리 및 내결함성을 자동으로 처리하므로 인프라가 아닌 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다.
4. 모니터링 및 최적화: Anyscale의 포괄적인 관찰 가능성 도구 모음을 활용합니다. 작업 진행 상황을 모니터링하고, 리소스 사용률을 시각화하며, 복잡한 분산 애플리케이션을 디버깅하고, 성능 메트릭을 분석하여 속도와 비용을 모두 최적화합니다.
5. 원활한 확장: 테스트용 단일 머신에서 대규모 프로덕션 워크로드를 위한 수천 개의 CPU 및 GPU로 애플리케이션을 손쉽게 확장합니다. Anyscale의 엔진인 RayTurbo는 어떤 규모에서든 최적의 리소스 활용과 성능을 보장합니다.

Anyscale의 핵심 기능

• RayTurbo 엔진: Anyscale의 독점적인 성능 최적화 Ray 런타임 버전으로, 프로덕션 워크로드에 우수한 성능, 효율성 및 신뢰성을 제공합니다.
• 통합 AI 컴퓨팅: 대규모 데이터 처리 및 분산 훈련부터 강화 학습 및 온라인 서빙에 이르기까지 전체 AI/ML 파이프라인을 위한 단일의 통합 플랫폼입니다.
• Python 네이티브 확장성: 최소한의 코드 수정으로 네이티브 Python과 그 풍부한 라이브러리 생태계(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 등)를 확장하여 모든 Python 개발자가 분산 컴퓨팅에 접근할 수 있도록 합니다.
• 멀티 클라우드 및 하이브리드 유연성: 주요 클라우드 제공업체(AWS, GCP), 온프레미스 서버 또는 하이브리드 구성에 워크로드를 배포하여 벤더 종속을 피하고 데이터를 컴퓨팅 옆에 배치합니다.
• 엔터프라이즈급 거버넌스 및 보안: 강력한 접근 제어, 사용자 역할, 사용량 모니터링 및 경고 기능을 제공합니다. 데이터 프라이버시 및 규정 준수를 완벽하게 제어할 수 있는 자체 보안 클라우드 환경에서 실행합니다.
• 고급 개발자 도구: 관찰 가능성, 디버깅 및 로깅을 위한 통합 도구를 포함하여 개발에서 프로덕션까지 원활한 워크플로우를 제공하고 시장 출시 시간을 단축합니다.
• 서버리스 경험: Anyscale은 기본 인프라를 관리하여 개발자에게 서버리스 경험을 제공합니다. 워크로드 요구에 따라 리소스를 자동으로 확장 및 축소합니다.

Anyscale의 사용 사례

Anyscale은 다재다능하며 다양한 산업에서 광범위한 까다로운 AI 애플리케이션을 지원합니다:

• LLM 훈련 및 미세 조정: OpenAI와 Cohere가 입증했듯이, Anyscale은 세계 최대의 언어 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 사용되어 대규모 분산 훈련 작업을 효율적으로 관리합니다.
• 생성형 AI 애플리케이션: Jasper와 같은 회사는 Anyscale을 사용하여 AI 콘텐츠 플랫폼을 구축하고 확장하며, 검색 증강 생성(RAG) 및 다중 모드 모델과 같은 복잡한 워크로드를 지원합니다.
• 대규모 데이터 처리: ML 모델 훈련을 위해 페타바이트 규모의 데이터를 효율적으로 전처리하고 변환하여 데이터 준비 단계를 크게 가속화합니다.
• 분산 머신러닝: Instacart는 Anyscale을 활용하여 딥러닝 워크로드를 12배 더 빠르게 실행하고 100배 더 많은 데이터로 모델을 훈련하여 물류 및 사용자 경험을 최적화합니다.
• 실시간 모델 서빙 및 추론: Samsara는 이 플랫폼을 활용하여 모델 배포를 확장하고 추론 비용을 50% 절감하면서 배포 주기를 가속화했습니다.

Anyscale의 장점

Anyscale은 AI 이니셔티브를 확장하려는 조직에 상당한 이점을 제공합니다:

• 획기적인 비용 절감: GPU 및 CPU 활용도를 극대화하고 효율적인 오케스트레이션을 제공함으로써 고객들은 클라우드 컴퓨팅 비용이 90% 이상 크게 감소했다고 보고합니다.
• 개발자 속도 가속화: 플랫폼의 단순성과 강력한 도구를 통해 개발자는 더 빠르게 반복하고 개념에서 프로덕션까지의 시간을 단축할 수 있습니다.
• 비교할 수 없는 확장성: 행성 규모의 워크로드를 처리하도록 구축된 Anyscale은 가장 야심찬 AI 프로젝트의 요구를 충족시키기 위해 확장할 수 있습니다.
• 유연성 및 미래 보장: 모든 클라우드, 가속기 및 ML 라이브러리를 지원하여 AI 스택이 현대적으로 유지되고 미래 혁신에 적응할 수 있도록 보장합니다.
• 프로덕션에서 입증됨: 세계 유수의 AI 기업들에 의해 실전 테스트를 거친 Anyscale은 미션 크리티컬 애플리케이션에 필요한 신뢰성과 성능을 제공합니다.

가격 및 플랜

Anyscale은 토큰이 아닌 컴퓨팅 사용량에 기반한 유연한 종량제 가격 모델을 제공합니다.

• 무료 시작: 플랫폼을 탐색할 수 있는 100달러 크레딧으로 시작하세요.
• 배포 모델:
  1. 자체 클라우드에 배포: 자체 컴퓨팅 리소스(AWS/GCP, 온프레미스)를 사용합니다. 클라우드 제공업체의 비용 외에 플랫폼 서비스에 대해 분당 소액의 요금을 Anyscale에 지불합니다. 가격은 인스턴스 유형에 따라 다릅니다(예: CPU 전용 약 $0.00006/분, NVIDIA A100 80GB 약 $0.02941/분).
  2. Anyscale의 클라우드에 배포: Anyscale이 인프라를 관리하는 완전 호스팅 솔루션입니다. 가격은 모든 것을 포함하며 인스턴스 유형에 따라 다릅니다(예: CPU 전용 약 $0.00855/분, NVIDIA A100 80GB 약 $0.11312/분).
• 대량 할인: 대규모 엔터프라이즈 사용자를 위한 맞춤형 견적 및 상당한 할인이 제공됩니다. 자세한 내용은 영업팀에 문의하세요.
• 지원 플랜: 계층별 지원 플랜(개발자, 엔터프라이즈, 플래티넘)이 제공되며, 다양한 수준의 응답 시간 SLA, 전용 지원 채널 및 Ray 개발자들의 전문가 지도를 제공합니다.