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Pinterest 使用 Ray 现代化机器学习基础设施
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原文英文，约900词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Pinterest公布了其使用开源分布式计算框架Ray现代化机器学习基础设施的旅程。Pinterest在将Ray集成到其生产环境中遇到了挑战，但通过自定义解决方案和用户界面的开发，成功简化了Ray集群的配置和管理。DoorDash也经历了类似的旅程，但两者的部署策略略有不同。Pinterest和DoorDash都强调了可观察性和监控的重要性，并报告了在灵活性、开发速度和性能方面的显著改进。
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关键要点
- Pinterest公布了使用Ray现代化机器学习基础设施的旅程。
- Pinterest在将Ray集成到生产环境中面临挑战，包括Kubernetes集群的限制。
- 为了解决这些挑战，Pinterest开发了自定义解决方案，包括API网关和Ray集群控制器。
- Pinterest创建了专用用户界面用于持久日志记录和指标分析，降低了闲置资源的成本。
- Pinterest强调了逐步改进和与内部客户定期会议的重要性，Ray的采用加快了机器学习想法的生产速度。
- Zhe Zang在QCon Plus 2023的演讲中指出Ray的灵活性和易用性，适合现代化机器学习基础设施。
- DoorDash也经历了类似的机器学习基础设施现代化旅程，但在部署策略上有所不同。
- DoorDash开发了自助平台和Kotlin客户端库，以便数据科学家和机器学习工程师更方便地与Ray基础设施交互。
- DoorDash与Nvidia密切合作解决Kubernetes环境中的GPU可访问性问题。
- 尽管Pinterest和DoorDash的采用路径略有不同，但两者都报告了机器学习基础设施的灵活性、开发速度和性能的显著改善。
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延伸问答
Pinterest是如何现代化其机器学习基础设施的？
Pinterest通过使用开源分布式计算框架Ray来现代化其机器学习基础设施，克服了多项挑战并开发了自定义解决方案。
Pinterest在集成Ray时遇到了哪些挑战？
Pinterest在集成Ray时面临Kubernetes集群的限制、持久日志记录和指标集成等挑战。
Pinterest为了解决Ray集成中的问题采取了哪些措施？
Pinterest开发了API网关、Ray集群控制器和专用用户界面等自定义解决方案，以简化Ray集群的管理。
Ray的灵活性对Pinterest的机器学习基础设施有什么影响？
Ray的灵活性使Pinterest能够更快地将机器学习想法投入生产，缩短了从几周到几天的时间。
DoorDash与Pinterest在机器学习基础设施现代化方面有什么不同？
DoorDash创建了自助平台和Kotlin客户端库，而Pinterest则专注于从头构建自定义解决方案。
Pinterest和DoorDash在机器学习基础设施现代化中都取得了哪些显著改进？
两家公司都报告了在灵活性、开发速度和性能方面的显著改善，机器学习想法的生产速度大幅提升。
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