أعلنت جوجل كلاود عن توفر مشغل Ray الجديد على GKE، مما يبسط عملية توسيع نطاق أحمال عمل Ray في بيئات الإنتاج. يوفر هذا التكامل للمؤسسات طريقة فعالة لتوزيع المهام عبر أجهزة متعددة، خاصة مع تزايد حجم ونطاق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.
أحد الجوانب التي لفتت انتباهي هو سهولة الاستخدام التي يوفرها مشغل Ray. من خلال تمكين واجهات برمجة التطبيقات التعريفية، يمكن للمستخدمين الآن إدارة مجموعات Ray على GKE باستخدام خيار تكوين واحد. يزيل هذا التعقيد من عملية الإعداد، مما يسمح للمطورين بالتركيز على بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بهم.
علاوة على ذلك، تدعم الإضافة الجديدة ميزات مثل السجلات والمراقبة، مما يوفر للمستخدمين رؤى قيمة حول أداء تطبيقاتهم. إن دمج Cloud Logging و Cloud Monitoring يجعل من السهل تحديد الاختناقات وأخطاء الموارد، مما يضمن التشغيل السلس لأحمال عمل Ray.
أخيرًا، تعد إضافة دعم TPU إضافة جديرة بالثناء. من خلال الاستفادة من بنية AI Hypercomputer من جوجل، يمكن للمستخدمين الآن تسخير قوة TPUs لتسريع مهام التدريب والاستدلال. ستكون هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للمؤسسات التي تتعامل مع نماذج كبيرة وتتطلب أوقات معالجة سريعة.
بشكل عام، يمثل مشغل Ray الجديد على GKE خطوة مهمة إلى الأمام في جعل الحوسبة الموزعة أكثر سهولة. من خلال تبسيط إدارة المجموعات وتحسين مراقبة الموارد ودعم مسرعات الأجهزة المتخصصة، تمكن جوجل كلاود المؤسسات من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لـ Ray لـ AI / ML في الإنتاج.
