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俞育才--基于Ray构建高效的Data + AI计算平台.pdf

上传人: 鲁** 编号:615354 2025-03-03 35页 6.35MB

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本文主要介绍了eBay在构建高效的大数据+AI计算平台方面的实践和规划。eBay认为自身最适合利用生成式AI捕捉增长,其策略是聚焦于卖家功能,以提高列表速度和质量。文章详细阐述了eBay AI 2.0计划,包括模型开发和部署中遇到的问题,以及如何基于Ray构建高效的Data + AI平台来解决这些问题。 核心数据包括: - Ray Data能提高数据加载和分布式ML训练的高吞吐量。 - eBay AI策略旨在通过卖家聚焦的功能提升列表速度和质量,以捕捉生成式AI在2024年的增长。 - 模型开发和部署中存在问题,如Notebook环境GPU资源有限,数据路径和模型路径复杂,以及模型版本发布流程繁琐。 关键点概括: 1. eBay在模型开发和部署中面临挑战,如Notebook GPU资源不足,数据和模型路径复杂,以及模型版本发布流程繁琐。 2. eBay采用Ray来构建高效的Data + AI平台,Ray提供了简化的ML代码抽象,分布式工作流,以及Kuberay运营商以管理云原生应用。 3. Ray Notebook环境支持自动扩展,标准化的GPU SKU减少了资源碎片化,提高了GPU利用率。 4. eBay的未来计划包括实现eBay Ray Cluster的高可用性解决方案,基于Ray的在线服务,日志历史服务器解决方案,以及集成eBay安全性和支持LLM服务。
"如何提高GPU利用率?" "如何简化模型开发与部署流程?" "Ray如何助力构建高效的Data + AI计算平台?"
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