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Keerti Melkote 接掌 Anyscale CEO 职位，正值公司快速增长之际
Anyscale 任命 Keerti Melkote 为 CEO，此前由于 AI 领域对其 Ray 平台的采用，驱动公司实现了显著增长。
Anyscale 和 Astronomer 合作提升可扩展机器学习
Anyscale 与 Astronomer 合作，利用 Apache Airflow 和 Ray 简化机器学习工作流程，提高数据团队的可扩展性和效率。
Anyscale 被 Gartner 评为 2024 年 AI 工程领域的酷供应商
Anyscale 被著名研究和咨询公司 Gartner 评为 2024 年 AI 工程领域的酷供应商，突出了其作为领先的 AI 平台在克服 AI 复杂性挑战中的作用。
Anyscale 发布 DeepSeek R1 部署以实现 AI 可扩展性
Anyscale 推出了 DeepSeek R1 的部署，提供了增强的控制、可扩展性和透明度，使 AI 模型在各种基础设施上运行不受供应商限制。
Google Cloud 和 Anyscale 合作，通过 RayTurbo 集成提升 AI 发展
Google Cloud 和 Anyscale 已合作将 RayTurbo 集成到 Google Kubernetes Engine 中，以增强 AI 应用开发和扩展。此次合作旨在简化和优化 AI 工作负载。
Anyscale 推出 Ray Train 和 Ray Data 仪表板以增强可观察性
Anyscale 推出了 Ray Train 和 Ray Data 仪表板，提供新功能以改进分布式 AI 模型训练和数据管道的可观察性和性能优化。
Anyscale通过连接和哈希洗牌增强Ray Data以提高性能
Anyscale在Ray Data中引入了一种基于哈希的洗牌后端，增强了连接和重新分区及聚合的性能。了解Ray 2.46版本中的进展。
Anyscale 扩展 AI 计算能力，支持多云和 AKS
Anyscale 推出支持 Azure Kubernetes 服务、全球资源调度器以及即将推出的多部署管理的增强型 AI 计算解决方案，优化资源利用率并实现跨云平台的扩展。
利用 Ray 和 Anyscale 增强 RAG 管道以实现可扩展的 AI 解决方案
探索 Ray 和 Anyscale 如何帮助开发者构建可扩展的检索增强生成（RAG）管道，减少幻觉并整合新信息而无需重新训练模型。