@anyscalecompute:在本节课中,您将学到:- 使用Ray构建和扩展数据管道 - 什么是视频数据筛选 - 大规模流式传输…
摘要
Anyscale正在举办一场动手虚拟实验室课程,教授开发者如何使用Ray构建和扩展数据管道,涵盖视频数据筛选、分布式GPU推理以及CPU/GPU流式管道。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/08 11:31
在本课程中,您将学习:
- 使用 Ray 构建和扩展数据管道
- 什么是视频数据整理
- 从远程源大规模流式传输大型数据集
- 使用 Ray Data 运行分布式 GPU 推理
- 使用 CPU Actor 池扩展嵌入生成
- 将 CPU 和 GPU 阶段组合成一个流式管道
注册链接:https://na2.hubs.ly/H05l07P0
LinkedIn 登录,请登录 | LinkedIn
来源:https://www.linkedin.com/uas/login?session_redirect=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fevents%2Flivevirtualhandsonlab-buildinga7457870157227671552%2F%3Futm_content%3D437193461%26utm_medium%3Dsocial%26utm_source%3Dtwitter%26hss_channel%3Dtw-1173110913517281280
用户协议 (https://www.linkedin.com/legal/user-agreement/)
隐私政策 (https://www.linkedin.com/legal/privacy-policy/)
社区准则 (https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a403269/)
Cookie 政策 (https://www.linkedin.com/legal/cookie-policy/)
版权政策 (https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy/)
发送反馈 (https://www.linkedin.com/help/linkedin/)
语言
LinkedIn Corporation © 2026
相似文章
@anyscalecompute: Anyscale on Azure 现已公开预览,我们将深入探讨其工作原理。与 Daniel Arrizza(现场工程师)…
Anyscale on Azure 现已公开预览。Daniel Arrizza 和 Paul Yu 将主持一场工作研讨会,探讨如何在 Azure 租户内构建和部署生产级 AI 工作负载,并与现有 Azure 服务集成。
@anyscalecompute: Ray Summit 2026,与 @vllm_project 共同呈现。感谢合作伙伴和赞助商支持在旧金山为期三天的活动(8月24日至…)
宣布 Ray Summit 2026,与 vLLM 联合呈现,将于8月24日至26日在旧金山举行。完整议程已上线,涵盖基础模型训练、多模态流水线和大规模强化学习等主题。
@anyscalecompute:大多数编码 Agent 都会写 Python,但这不代表它们会部署 Ray 工作负载
Anyscale 推出 Agent Skills,帮助编码 Agent 正确部署 Ray 工作负载,妥善处理 GPU 内存并使用最新 API。
@anyscalecompute:GPUs在孟买,训练数据在爱荷华?跨区域读取在每个训练周期都带来开销。我们将@Alluxio NVMe缓存放在…
Anyscale展示了通过使用Alluxio NVMe缓存和Ray Data,跨区域训练数据读取速度提升了20倍,显示1TB数据的缓存预热读取时间从4,241秒降至208秒。
@raydistributed: 在Snowflake上试用基于Ray的批量推理
Snowflake现在支持基于Ray的作业级批量推理,通过单一API调用即可在数百万非结构化数据点上执行分布式GPU,从而扩展模型推理。