Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
تمت الإضافة في ٢٦ أبريل ٢٠٢٤
ما هو Anyscale | Scalable Compute for AI and Python؟
Anyscale هي منصة حوسبة قابلة للتطوير لأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي والبايثون. وهي توفر خدمة إدارية لتشغيل Ray ، وهو الإطار مفتوح المصدر للحوسبة الموزعة ، للمساعدة في تسريع تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي للشركات.
اتجاهات حركة المرور على موقع Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
اتجاهات حركة المرور على موقع Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
حجم الحركة مقارنة بالشهر السابق
١٦٩ ألف
-١٢٪(-٢٤ ألف)
ميزات Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
ميزات Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
حوسبة قابلة للتطوير للذكاء الاصطناعي وبايثون
Anyscale المستضافة في معاينة خاصة
البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي الموثوقة من قبل Cohere و OpenAI و Uber و Canva و Jasper
Ray هو أكثر إطار عمل مفتوح المصدر شعبية لتوسيع نطاق وإنتاج حمولات العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي
يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي وNLP الكبيرة والحمولات الخاصة برؤية الحاسوب
إنتاجية أعلى وتكلفة أقل وزمن أسرع للتوسع إلى 1000 عقدة
موثوق به من قبل فرق الذكاء الاصطناعي الرائدة في العالم لاستخدامات مثل ChatGPT وتوصيات Spotify وتنبؤات ETA لـ Uber
يوفر واجهة برمجة تطبيقات خالية من الخوادم لتقديم الخدمات وضبط النماذج المتطورة للغات الطبيعية المفتوحة مثل Llama-2 و Mistral
يقدم خيار السحابة الخاصة مع Anyscale Private Endpoints لخصوصية البيانات والحوكمة
Ray هو إطار عمل واحد للتدريب والدفعات والحمولات الحقيقية الوقت على وحدات المعالجة المركزية والوحدات المركزية للمعالجة الرسومية والوحدات المعالجة المتخصصة
Anyscale Platform هي منصة إدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي من قبل مبتكري Ray
حالات استخدام Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
حالات استخدام Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
- #1
تطوير وإنتاج حمولات العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من التطبيقات، من الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى رؤية الحاسوب والمهام الأخرى للتعلم الآلي.
- #2
تشغيل حمولات عمل الذكاء الاصطناعي والبرامج المكتوبة بلغة بايثون الموزعة على نطاق واسع بكفاءة والتي تتطلب أداءً عالياً وتحمل الأعطال والكفاءة في التكلفة.
- #3
تسريع تطوير ونشر التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل الدردشة الآلية وأنظمة التوصية والتحليلات التنبؤية، من خلال توفير بنية حوسبة موحدة وقابلة للتطوير.
- #4
تمكين المنظمات من الاستفادة من أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما في ذلك النماذج المفتوحة المتطورة مثل LLaMA-2 و Mistral، دون الحاجة إلى إدارة تعقيد البنية التحتية الأساسية.
- #5
تمكين علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي وباحثي الذكاء الاصطناعي من التركيز على تطوير النماذج والتجريب بدلاً من إدارة البنية التحتية، من خلال توفير منصة مدارة لحمولات عملهم.
حركة المرور على موقع Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
حركة المرور على موقع Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
الزيارات الشهرية | ليس رقم |
متوسط مدة الزيارة | NaN:NaN:NaN |
معدل الارتداد | ليس رقم٪ |
صفحات لكل زيارة | ليس رقم |
الجغرافيا
الجغرافيا
أفضل 5 دول
مصادر حركة المرور
مصادر حركة المرور
أهم الكلمات الرئيسية
أهم الكلمات الرئيسية
كلمة رئيسية | حركة المرور | التكلفة لكل نقرة |
أسئلة شائعة عن Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
جميع فئات Anyscale | Scalable Compute for AI and Python
جميع فئات Anyscale | Scalable Compute for AI and Python