बर्कले RISE लैब (रियल-टाइम इंटेलिजेंट सिस्टम्स एंड एनवायरनमेंट्स लैब) एक शोध प्रयोगशाला है जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में स्थित है, जो वास्तविक समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए सिस्टम और बुनियादी ढांचे के विकास पर केंद्रित है। कंप्यूटर वैज्ञानिक आयन स्टोइका द्वारा स्थापित, यह लैब अपने पूर्ववर्तियों, AMPLab और RISELab परियोजनाओं के काम को जारी रखती है, जिन्होंने Apache Spark और Apache Mesos जैसी मूलभूत प्रौद्योगिकियों का निर्माण किया। लैब का मिशन AI में नवीनतम प्रगति और उन्हें उत्पादन वातावरण में तैनात करने के लिए आवश्यक स्केलेबल, कम-विलंबता प्रणालियों के बीच की खाई को पाटना है।
बर्कले RISE लैब बर्कले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च समुदाय की छत्रछाया में कार्य करती है, लेकिन सिस्टम, नेटवर्किंग और मशीन लर्निंग के प्रतिच्छेदन पर केंद्रित अपना विशिष्ट शोध एजेंडा बनाए रखती है। इसके शोधकर्ता वितरित प्रशिक्षण, मॉडल सेविंग, AI के लिए डेटा प्रबंधन, और उपकरणों के विकास जैसी चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तविक समय के बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण और संचालन को आसान बनाते हैं। यह लैब अपने ओपन-सोर्स योगदानों के लिए जानी जाती है, जो उद्योग और शिक्षा जगत में व्यापक रूप से अपनाए जाते हैं।
ऐतिहासिक जड़ें और विकास
यह लैब अपनी वंशावली AMPLab से जोड़ती है, जो 2011 से 2016 तक नेशनल साइंस फाउंडेशन और औद्योगिक भागीदारों से वित्त पोषण के साथ चला। AMPLab ने Apache Spark, एक एकीकृत विश्लेषण इंजन, और Apache Mesos, एक क्लस्टर प्रबंधक का निर्माण किया। 2017 में, लैब का नाम बदलकर RISELab (रियल-टाइम इंटेलिजेंट सिक्योर एंड एक्सप्लेनेबल सिस्टम्स) कर दिया गया, जिसमें वास्तविक समय, सुरक्षित और व्याख्या योग्य AI प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित किया गया। वर्तमान बर्कले RISE लैब 2021 में स्थापित की गई थी, जो सेविंग और इन्फ्रेंस पर जोर देने के साथ वास्तविक समय के बुद्धिमान सिस्टम की ओर उन्मुख थी।
अनुसंधान क्षेत्र
लैब का शोध कई प्रमुख डोमेन में फैला हुआ है:
- मॉडल सेविंग और इन्फ्रेंस: Ray Serve और vLLM जैसे सिस्टम विकसित करना, जो बड़े भाषा मॉडल और अन्य गहन शिक्षण मॉडल की तैनाती को उच्च थ्रूपुट और कम विलंबता के साथ अनुकूलित करते हैं। विशेष रूप से, vLLM ने PagedAttention पेश किया, एक मेमोरी प्रबंधन तकनीक जो व्यापक रूप से प्रभावशाली बन गई है।
- वितरित कंप्यूटिंग: Ray फ्रेमवर्क को आगे बढ़ाना, जो Python और मशीन लर्निंग वर्कलोड के पैमाने के लिए एक एकीकृत मंच है, जो वितरित प्रशिक्षण, सुदृढीकरण सीखने और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए प्राइमिटिव प्रदान करता है।
- AI के लिए डेटा प्रबंधन: फीचर स्टोर, डेटा प्रीप्रोसेसिंग और स्ट्रीमिंग के लिए सिस्टम का निर्माण, जैसे Tune और Modin, ताकि डेटा-गहन पाइपलाइनों को संभाला जा सके जो मशीन लर्निंग मॉडल को फीड करती हैं।
- सुरक्षा और गोपनीयता: AI प्रणालियों में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए सुरक्षित एकत्रीकरण, अंतर गोपनीयता और संघीय शिक्षण की तकनीकों की खोज करना।
- उभरते हार्डवेयर के लिए सिस्टम: नए एक्सेलेरेटर, जैसे AMD GPU और Intel CPU के लिए सॉफ़्टवेयर स्टैक को अनुकूलित करने के लिए हार्डवेयर विक्रेताओं के साथ सहयोग करना।
प्रमुख ओपन-सोर्स परियोजनाएँ
यह लैब कई प्रमुख ओपन-सोर्स परियोजनाओं को बनाए रखती है जो एक सुसंगत पारिस्थितिकी तंत्र बनाती हैं:
- Ray: एक सामान्य-उद्देश्य वितरित निष्पादन फ्रेमवर्क जो स्टेटलेस और स्टेटफुल दोनों गणनाओं का समर्थन करता है। Ray का उपयोग OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियों द्वारा प्रशिक्षण और सेविंग के लिए किया जाता है।
- vLLM: LLM के लिए एक उच्च-थ्रूपुट, मेमोरी-कुशल सेविंग इंजन, जो 2023 में जारी किया गया था। यह GPT और Llama जैसे मॉडलों की तैनाती के लिए एक मानक उपकरण बन गया है।
- Ray Tune: स्केलेबल हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए एक Python लाइब्रेरी, जो PyTorch और TensorFlow के साथ एकीकृत होती है।
- Apache Spark: हालांकि अब लैब द्वारा सक्रिय रूप से विकसित नहीं किया जा रहा है, Spark AMPLab युग से एक मूलभूत आउटपुट बना हुआ है, जिसे Apache सॉफ़्टवेयर फाउंडेशन द्वारा बनाए रखा जाता है।
सहयोग और प्रभाव
बर्कले RISE लैब सक्रिय रूप से उद्योग भागीदारों और अन्य शोध संस्थानों के साथ सहयोग करती है। इसकी अमेज़न वेब सर्विसेज, Microsoft Azure और गूगल क्लाउड के साथ साझेदारी है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि इसके सिस्टम उत्पादन के लिए तैयार हैं। यह लैब संयुक्त शोध पहलों पर स्टैनफोर्ड की AI लैब और MIT की CSAIL के साथ भी निकटता से काम करती है। इसके पीएच.डी. छात्रों और पोस्टडॉक्स ने सफल स्टार्टअप्स की स्थापना की है, जैसे Anyscale (Ray का व्यावसायीकरण) और Determined AI (जिसे हगिंग फेस द्वारा अधिग्रहित किया गया)।
लैब के काम ने व्यापक जनरेटिव AI पारिस्थितिकी तंत्र को प्रभावित किया है। उदाहरण के लिए, vLLM के अनुकूलन को वाणिज्यिक इन्फ्रेंस प्रदाताओं द्वारा तेजी से अपनाया गया, और Ray AI अनुप्रयोगों में वितरित Python के लिए एक वास्तविक मानक बन गया है। लैब नियमित रूप से कार्यशालाओं की मेजबानी करती है और OSDI, NSDI और NeurIPS जैसे प्रमुख सम्मेलनों में अपने शोध प्रकाशित करती है।
नेतृत्व और लोग
आयन स्टोइका, UC बर्कले में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर, लैब के निदेशक के रूप में कार्य करते हैं। वह Anyscale और Databricks के सह-संस्थापक भी हैं। प्रमुख संकाय सदस्यों में माइकल जॉर्डन शामिल हैं, जो मशीन लर्निंग सिद्धांत पर काम करते हैं, और अनिमा आनंदकुमार, जो टेंसर विधियों और जनरेटिव मॉडल पर शोध का नेतृत्व करती हैं। लैब में अंतरराष्ट्रीय विजिटिंग विद्वानों का एक घूर्णनशील समूह है और यह स्नातक शोधकर्ताओं के लिए एक ग्रीष्मकालीन इंटर्नशिप कार्यक्रम की मेजबानी करती है।
भविष्य की दिशाएँ
लैब वास्तविक समय AI प्रणालियों की सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखती है, जिसमें सुदृढीकरण सीखने की सेविंग, मल्टी-एजेंट सिस्टम और अनुकूली संसाधन प्रबंधन पर चल रहे शोध शामिल हैं। 2025 तक, इसके शोधकर्ता ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों के लिए इन्फ्रेंस लागत कम करने और हार्डवेयर विफलताओं के प्रति वितरित प्रशिक्षण को अधिक लचीला बनाने के तरीकों की खोज कर रहे हैं। लैब खुले विज्ञान के प्रति प्रतिबद्ध है, अपने सभी कोड और अधिकांश शोध पत्रों को स्वतंत्र रूप से ऑनलाइन प्रकाशित करती है।