Каковы основные преимущества использования Ray для обработки данных в кластере?

Некоторые преимущества использования Ray для обработки данных в кластере:

• Масштабируемость. alesha.pro github.com Ray позволяет легко масштабировать приложения от локальных сред до облачных инфраструктур. alesha.pro Можно увеличивать вычислительные ресурсы, добавляя новые GPU. github.com
• Экономия. github.com Использование нескольких менее мощных видеокарт вместо одной мощной позволяет снизить затраты на оборудование. github.com
• Гибкость. github.com Архитектура Ray легко адаптируется под разные задачи и модели. github.com
• Управление ресурсами. alesha.pro Ray предоставляет тонкий контроль над распределением ресурсов (CPU, GPU, память) для каждой модели и её реплик. alesha.pro Это обеспечивает оптимизированное использование ресурсов, что важно для обработки высокозагруженных рабочих нагрузок. alesha.pro
• Объединение запросов. alesha.pro Ray Serve поддерживает объединение запросов, что значительно повышает пропускную способность, особенно для моделей, способных обрабатывать несколько входов одновременно. alesha.pro
• Развёртывание нескольких моделей. alesha.pro Пользователи могут развёртывать несколько моделей из одного кластера Ray Server, что облегчает совместное использование ресурсов и управление различными моделями, к которым обращаются через API-запросы. alesha.pro