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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

1、例:支撑海量数据的大数据平台与架构 例:支撑海量数据的大数据平台与架构 例:茹炳晟例:茹炳晟例:腾讯Tech Lead,腾讯研究院特约研究员正文要求:微软雅黑:最小字号 8号 宋体:最小字号 10号 等线:最小字号 12号基于Ray构建高效的Data+AI计算平台基于Ray构建高效的Data+AI计算平台俞育才俞育才eBay AI平台架构师CONTENTS背景:背景:eBay AI 2.0 计计划划模型开模型开发发和部署中的和部署中的问题问题基于基于Ray构建高效的构建高效的Data+AI平台平台未来的未来的计计划划目目录录Part 1背景:背景:eBay AI 2.0 计计划划eBay AI

2、 StrategyWe believe eBay is best positioned to capture upside from gen AI in 24,to the extent its seller-focused features drive listing velocity and quality.-Morgan Stanley Analyst(2024/04/18)https:/ High Efficient Data+AI PlatformGenerative AI revolution caused a step jump in large and complex mode

3、ls,increased GPU requirements.New use cases are rapidly increasing across eBay.Our infrastructure must quickly respond.ML PlatformUnified Feature StoreTraining PlatformUnified Inference Platform(UIP)MLP Control PlaneAI HubNotebooks&SDKsLeverage Ray AI runtimeExperimentation managementRay ClusterRay

4、JobRay ServiceTess(Kuberay)Ray DataRay TuneRay CoreRay TrainRay ServePart 2模型开模型开发发和部署中的和部署中的问题问题Model Development&DeploymentRun series of training experiments on eBay dataset to get best accuracyExplorations:for best model candidate e.g.from LLaMA,Mistral,BERT,etc.e.g.CV CLIP,ResNet Applied researc

5、hers develop model in python codeSW engineers develop Java code for productionServe model in productionE.g.,model pre/post-processingModel orchestrationMagical listingFind similar imagesTraining datasetsScale training and fine tuning Model exploration:coding and trainingBatch/NRT inference pipelines

6、Online inference pipelinesModel management serviceModel catalogServe LLM to or vision modelsGenerate embedding for similarity searchVector DBData loading and preprocessing pipelinesRelease model versionsResearcher runs small training experiments on different models and use case dataset to find best

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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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