Unlocking AI Pipelines: AnalyticDB Ray y Su Eficiencia en O&M Multimodal

Desbloqueando los Pipelines de IA en Almacenes: Cómo AnalyticDB Ray Optimiza el Desarrollo y la O&M con ETL+ML Integrado

En la actualidad, el manejo y análisis de datos multimodales, incluyendo texto, imagen, audio y video, es crucial para la toma de decisiones informadas. La integración de ETL multimodal con Machine Learning (ML) permite construir y optimizar pipelines de IA de forma más eficiente, facilitando una transición fluida desde los datos hasta decisiones inteligentes. Este artículo presenta AnalyticDB Ray, un servicio de Ray gestionado por Alibaba Cloud, que revela el potencial de los pipelines de IA en almacenes de datos y combina de manera efectiva el ETL de datos multimodales con el ML.

Ray de Código Abierto: La Base del Cómputo Distribuido en la Era de la IA

Ray es un marco de trabajo de cómputo distribuido diseñado específicamente para IA y cómputo de alto rendimiento. Con su API sencilla, Ray abstrae la programación distribuida, permitiendo escalar tareas de forma efectiva. Con solo unas pocas líneas de código, se puede escalar una tarea independiente a un clúster de mil nodos. Sus módulos integrados como Ray Tune, Ray Train y Ray Serve son totalmente compatibles con ecosistemas de TensorFlow y PyTorch, apoyando escenarios de aprendizaje por refuerzo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Las características clave de Ray incluyen:

• Marco Unificado: Soporta programación híbrida y elástica de recursos CPU, GPU y FPGA.
• Carga de Trabajo Completa: Maneja todo el pipeline de datos e IA, desde la preprocesamiento de datos hasta la inferencia de modelos.
• Compatibilidad con Marcos: Se integra con ecosistemas como Spark y TensorFlow/PyTorch.
• Amplia Cobertura de Escenarios: Potencia escenarios de procesamiento multimodal, búsqueda y recomendación, control de riesgos financieros, y computación gráfica.

AnalyticDB Ray: Un Servicio de Datos+IA Ligero y Integral

AnalyticDB Ray es el servicio de Ray completamente gestionado que permite a las empresas enfrentarse a retos comunes como la optimización de trabajos distribuidos y la programación de recursos finos. Este servicio ofrece mejoras significativas sobre Ray de código abierto, permitiendo a los desarrolladores centrarse en sus aplicaciones sin preocuparse por la O&M del clúster. AnalyticDB Ray se integra sin problemas con la plataforma lakehouse de AnalyticDB, construyendo una arquitectura Data+IA integrada que acelera la adopción de IA a gran escala por parte de las empresas.

Mejoras Clave de AnalyticDB Ray

• Facilidad de Uso: Crea un RayCluster automáticamente con un simple clic en la consola.
• Cadena de Herramientas de LLM Incorporada: Herramientas para destilación, ajuste fino e inferencia de LLMs.
• Integración del Ecosistema: Compatible con herramientas como Lance para el almacenamiento y procesamiento de datos multimodales.
• Coste-efectividad: Aislamiento de recursos entre trabajos y tenants mediante vClusters.

Ejemplos Prácticos de Uso

Inteligencia de Negocios

Un escenario típico es la predicción de tasas de clic (CTR) para recomendaciones publicitarias. Utilizando AnalyticDB Ray, se puede establecer un pipeline de IA que optimiza la inferencia en lotes offline, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

Inferencia de LLM en Lotes Offline

Para preparar datos para el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, se emplea Ray Data junto con vLLM/SGLang, optimizando la destilación de datos.

Procesamiento de Datos Multimodales y Ajuste Fino Distribuido

AnalyticDB Ray permite crear experiencias multimodales personalizadas e interactivas, integrando capacidades de procesamiento de datos de imagen y texto.

Con estas capacidades avanzadas, AnalyticDB Ray se posiciona como una solución integral para empresas que buscan adoptar IA de manera efectiva y optimizada.

Para más información, visita la documentación oficial en AnalyticDB.