애니스케일

소개

차별점

• Ray를 만든 핵심 개발진이 직접 운영해 프레임워크 최적화와 기술 지원이 밀착되어 있습니다
• Workspaces(개발)부터 Services·Endpoints(배포)까지 같은 Ray 코드로 끊김 없이 이어집니다
• 직접 구성한 오픈소스 Ray 클러스터보다 시작 속도와 데이터 처리 처리량이 개선되어 있습니다

활용 워크플로우

핵심 차별점: 로컬 개발 환경의 Ray 코드를 수정 없이 수천 개의 노드로 즉시 확장하고 관리할 수 있는 세계 유일의 Ray 네이티브 관리형 플랫폼입니다.

주요 기능

• Ray 오픈소스 프레임워크 기반 완전 관리형 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
• 모든 클라우드(AWS·GCP·Azure) 및 온프레미스에서 ML 워크로드 스케일링
• Ray Serve — AI 모델 서빙 및 추론 파이프라인 배포
• Ray Train — 분산 학습 및 대규모 파인튜닝 지원
• Ray Data — 대규모 데이터 전처리 파이프라인
• 엔터프라이즈 보안·모니터링·자동 스케일링 인프라

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

가격 정보

활용 사례

• LLM 파인튜닝 및 대규모 분산 모델 학습 인프라 구축
• 고트래픽 AI 추론 서비스의 자동 스케일 배포
• 멀티클라우드 환경에서 ML 파이프라인 통합 운영
• 강화학습·배치 추론 등 복잡한 AI 워크로드의 병렬 실행

대상 사용자

연동 서비스

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