Google Cloud объявил о доступности нового оператора Ray в GKE, упрощающего масштабирование рабочих нагрузок Ray в производственных средах. Эта интеграция предоставляет организациям эффективный способ распределения задач между несколькими машинами, особенно по мере того, как модели генеративного ИИ продолжают расти в размерах и объемах.
Одним из аспектов, который привлек мое внимание, является простота использования, предлагаемая оператором Ray. Благодаря включению декларативных API пользователи теперь могут управлять кластерами Ray в GKE с помощью одного варианта конфигурации. Это устраняет сложность процесса настройки, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании и развертывании своих приложений ИИ/МО.
Кроме того, новое дополнение поддерживает такие функции, как ведение журнала и мониторинг, предоставляя пользователям ценную информацию о производительности своих приложений. Интеграция Cloud Logging и Cloud Monitoring упрощает выявление узких мест и ошибок ресурсов, обеспечивая бесперебойную работу рабочих нагрузок Ray.
Наконец, добавление поддержки TPU — долгожданное дополнение. Используя архитектуру Google AI Hypercomputer, пользователи теперь могут использовать мощь TPU для ускорения задач обучения и логического вывода. Эта функция будет особенно полезна для организаций, работающих с большими моделями и требующих быстрого времени обработки.
В целом, новый оператор Ray в GKE представляет собой важный шаг на пути к повышению доступности распределенных вычислений. Упрощая управление кластерами, улучшая мониторинг ресурсов и поддерживая специализированные аппаратные ускорители, Google Cloud позволяет организациям раскрыть весь потенциал Ray для ИИ/МО в производственной среде.
