Lenguajes
Caracteristicas
distributedparallelscalingclusterhigh-performance
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Escalado facil de codigo Python existente
- + Ecosistema completo (Tune, Serve, Train, Data)
- + Alto rendimiento para ML distribuido
- + APIs simples con decoradores
- + Soporta multiples frameworks de ML
- + Comunidad activa y respaldo de Anyscale
Desventajas
- - Curva de aprendizaje para patrones distribuidos
- - Overhead para tareas pequenas
- - Debugging distribuido complejo
- - Configuracion de cluster puede ser dificil
- - Documentacion extensa pero fragmentada
Casos de Uso
- Entrenamiento distribuido de modelos
- Hyperparameter tuning a escala
- Serving de modelos en produccion
- Procesamiento paralelo de datos
- Reinforcement learning distribuido
- Batch inference a gran escala