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Engineering blog

Ray on Databricksの一般提供開始のお知らせ

昨年、Rayサポートの パブリックプレビュー をリリースして以来、何百ものDatabricksのお客様が、マルチモデル階層予測やLLMファインチューニング、強化学習など、様々なユースケースに使用してきました 。 本日、DatabricksにおけるRayサポートの一般提供を発表できることを嬉しく思います。 Rayは、バージョン15.0以降、機械学習ランタイムの一部として含まれるようになり、Databricksでファーストクラスとして提供されるようになりました。 お客様は、追加インストールなしで Rayクラスターを開始することができ、Databricksが提供する統合された製品群(Unity Catalog、Delta Lake、MLflow、Apache Sparkなど)の中で、この強力なフレームワークの使用を開始することができます。 調和のとれた統合:Databricks上のRayとSpark Ray on Databricksの一般提供により、Databricks上で分散ML AIワークロードを実行する選択肢が
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DatabricksおよびApache Spark™上でのRayオートスケーリングのサポートを発表

Ray はオープンソースの統合コンピュートフレームワークで、分散環境におけるAIとPythonワークロードのスケーリングを簡素化します。 Databricks上でのRay の実行サポートを導入して以来、予測や深層強化学習からLLMの微調整に至るまで、数多くのお客様が機械学習のユースケースの導入に成功しています。 Rayバージョン2.8.0 のリリースに伴い、Ray on Databricksのオートスケーリングサポートが追加されました。 オートスケーリング は、変動する需要に対してリソースを動的に調整することができるため、不可欠です。 処理のニーズは時間と共に大きく変化する可能性があるため、オートスケーリングにより、最適なパフォーマンスとコスト効率を保証し、手動介入を必要とせずに計算能力と費用のバランスを維持するのに役立ちます。 Databricks上のRayオートスケーリングは、必要に応じてワーカーノードを追加または削除することができ、Sparkフレームワークを活用して分散コンピューティング環境におけるスケーラ