Anyscale 为 AI 开发者推出增强的用户体验

Anyscale 宣布其开发者平台 Anyscale Workspaces 进行了重大升级，旨在增强用户体验和开发者的生产力。根据 Anyscale 的说法，最新的更新引入了先进的可观测性功能、简化的依赖管理以及新的无服务器模式。

先进的可观测性功能

重新设计的 Anyscale Workspaces 现在提供了更新的日志查看器，该查看器提供持久日志存储、增强的搜索和过滤功能以及云导出通知。这些功能旨在改进调试过程，使开发者更容易监控他们的应用程序。

简化的依赖管理

通过引入类似 Docker 的容器环境和优化的基础镜像，依赖管理得到了简化。这些增强措施将镜像文件大小从 18GB 减少到约 2GB，加快了工作空间和作业初始化速度。此外，自动依赖跟踪允许将已安装的包保存在新的优化镜像中供重复使用。

无服务器模式

新的无服务器模式旨在减少优化 AI 工作负载基础设施的摩擦。开发者现在可以配置他们的 Ray 集群，根据 Ray 代码应用中定义的资源自动进行扩展。此功能确保了针对指定资源的成本效益实例匹配，简化了开发过程。

全面的开发者环境

Anyscale Workspaces 是一个完全托管的开发者环境，使数据科学家和机器学习工程师能够在大规模集群上构建分布式应用程序。该平台支持各种工作负载，包括数据处理、模型训练和部署。它还提供了如 Git、Jupyter Notebook 和 VSCode 等熟悉的工具，使开发者更容易从开发过渡到生产。

解决常见痛点

Anyscale 解决了开发者面临的几个常见痛点。该平台允许代码从开发无缝扩展到生产而无需额外修改。它还简化了不同环境之间的依赖管理，减少错误并加快进度。新的日志查看器增强了错误可见性和日志管理，对于调试和监控已启动的应用程序至关重要。

增强的用户体验旨在使 Anyscale 更加易于访问，同时保留其强大的功能。现在，开发者可以更专注于构建 AI 应用程序，而不是处理分布式系统的复杂性。欲了解更多详细信息，请访问 Anyscale 博客。