Python bietet Komfort und Flexibilität für skalierbare ML/KI
Anyscale entwickelt Ray (ray.io), eine Open-Source-Suite von Tools, die es erheblich vereinfachen, Python-Anwendungen von Laptops auf Cluster zu skalieren. Ray wurde an der U.C. Berkeley von ML/KI-Forschern entwickelt, die flexible Tools für die Skalierung der heterogenen, groß angelegten Workloads benötigten, die üblicherweise im Reinforcement Learning, Hyperparameter-Tuning usw. auftreten, insbesondere bei der Verwendung großer neuronaler Netze.
Natürlich ist Python aufgrund seines Komforts die beliebteste Sprache für ML/KI. Pythons Flexibilität ermöglicht es Ray auch, Python-Code zu instrumentieren, um ML/KI-Skalierbarkeit zu ermöglichen, ohne dass Kenntnisse verteilter Systeme und viele invasive Codeänderungen erforderlich sind. Daher profitieren ML/KI-Benutzer mit minimalem Aufwand von clusterweiter Skalierbarkeit.