क्रिश्चियन स्टैनो, Anyscale के Field CTO — साक्षात्कार श्रृंखला

क्रिश्चियन स्टैनो, Anyscale के Field CTO, ने बड़े पैमाने के AI इंफ्रास्ट्रक्चर, मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म और वितरित कंप्यूटिंग के क्षेत्रों में अपना करियर बनाया है। Anyscale से पहले उन्होंने Attentive में AI/ML प्लेटफ़ॉर्म विभाग का नेतृत्व किया। वहाँ उन्होंने 50 करोड़ से अधिक सब्सक्राइबरों के लिए वैयक्तिकृत सेवाओं को सहारा देने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार किया और Ray-आधारित एकीकृत कंप्यूटिंग प्रणालियों को अपनाने में मदद की। इनसे विकास की गति बढ़ी और संचालन लागत घटी। इससे पहले उन्होंने Coalfire और Deloitte जैसे संगठनों में साइबर सुरक्षा, क्लाउड आर्किटेक्चर और सार्वजनिक क्षेत्र की AI पहलों पर काम किया तथा अमेरिकी रक्षा विभाग के शुरुआती मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्मों में से एक के विकास में योगदान दिया। उनका अनुभव AI प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग, MLOps, क्लाउड के लिए डिज़ाइन किए गए इंफ्रास्ट्रक्चर, डेवलपरों को सहयोग और संगठनों के विस्तार तक फैला है। इससे उन्हें कंपनियों को बड़े पैमाने पर AI का वास्तविक संचालन शुरू करने में मदद करने का गहरा अनुभव मिला है।

Anyscale वह कंपनी है जो Ray को विकसित करती है। Ray एक ओपन-सोर्स वितरित कंप्यूटिंग फ़्रेमवर्क है, जिसका व्यापक उपयोग CPU और GPU क्लस्टरों में AI और Python वर्कलोड का विस्तार करने के लिए होता है। कंपनी की स्थापना UC Berkeley के RISELab में Ray के मूल रचनाकारों ने की थी। यह प्रशिक्षण, इंफ़रेंस, डेटा प्रसंस्करण और AI एजेंटों के वर्कलोड के लिए बड़े पैमाने के AI इंफ्रास्ट्रक्चर की तैनाती, समन्वय और प्रबंधन को सरल बनाने पर ध्यान देती है। इसके प्लेटफ़ॉर्म से संगठन क्लाउड और अपने परिसर के वातावरण में वितरित AI प्रणालियाँ चला सकते हैं। साथ ही, यह आधुनिक AI अनुप्रयोगों के लिए सिस्टम की स्थिति समझने की क्षमता, गवर्नेंस और प्रदर्शन सुधार की सुविधाएँ देता है। Ray उभरते AI इंफ्रास्ट्रक्चर की एक केंद्रीय परत बन गया है। इससे डेवलपर मौजूदा Python कोड में बहुत कम बदलाव करके वर्कलोड को एक मशीन से हज़ारों नोड तक बढ़ा सकते हैं।

आपने साइबर सुरक्षा, सार्वजनिक क्षेत्र के मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म और बहुत बड़े पैमाने की वैयक्तिकृत सेवाओं वाली प्रणालियों पर काम किया है। जब संगठन AI पायलट परियोजनाओं से वास्तविक उत्पादन संचालन की ओर बढ़ते हैं, तो कौन-सी बातें बार-बार सामने आती हैं?

अलग-अलग उद्योगों में तीन बातें नियमित रूप से दिखाई देती हैं। पहली, टीमों के पास विकास से उत्पादन तक जाने का भरोसेमंद, सुव्यवस्थित रास्ता नहीं होता। वे notebook वातावरण में मॉडल बना सकती हैं, लेकिन उसे उत्पादन में चलाने का मानकीकृत तरीका नहीं होता। हर तैनाती के लिए अलग समाधान बनाना पड़ता है और हर विफलता अप्रत्याशित होती है। दूसरी, इंफ्रास्ट्रक्चर ज़रूरत के साथ बढ़ नहीं पाता। पायलट में काम करने वाली प्रणाली वास्तविक डेटा मात्रा या ट्रैफ़िक मिलने पर ठप हो जाती है। तीसरी, टीमों को स्थिति का पर्याप्त अंदाज़ा नहीं होता। उनके पास यह समझने की क्षमता नहीं होती कि प्रणालियाँ वास्तव में कैसा प्रदर्शन कर रही हैं, कहाँ विफल होने वाली हैं और कब हस्तक्षेप करना चाहिए।

इन तीनों की जड़ एक ही चुनौती है: टीमों को यह ठीक से समझ नहीं आता कि काम को अधिक मशीनों में बाँटकर विस्तार कैसे किया जाए। वे कदमों का क्रम सोच-समझकर तय करने के बजाय सब कुछ एक साथ हल करने की कोशिश करती हैं। मैं इसे तीन चरणों में देखता हूँ: पहले चालू करें, फिर व्यवस्थित करें, फिर तेज़ बनाएँ। ये एक बार पूरे हो जाने वाले पड़ाव नहीं, बल्कि बार-बार दोहराए जाने वाले चरण हैं। अभी जो खराब है और आगे जो खराब हो सकता है, उनके बीच लगातार प्राथमिकताएँ तय करनी पड़ती हैं। सफल टीमें अपने चरण को पहचानती हैं और नींव मज़बूत होने से पहले आगे नहीं बढ़तीं।

Anyscale में हमारे पास हर चरण की टीमें आती हैं। कुछ अभी प्रणाली को चालू करने की कोशिश कर रही होती हैं और उन्हें विकास से उत्पादन तक भरोसेमंद रास्ता चाहिए। कुछ के पास वह रास्ता है, लेकिन वे संचालन की जटिलताओं में उलझी हैं और प्रणाली को व्यवस्थित करना चाहती हैं। कई ने काम करने वाली प्रणाली बना ली है, पर उसे व्यवसाय की माँग के अनुसार बढ़ा नहीं सकतीं। एकीकृत कंप्यूटिंग परत हर चरण में मदद करती है, लेकिन शुरुआत सबसे गंभीर समस्या से होती है।

Attentive में आपने दसियों करोड़ उपयोगकर्ताओं को सेवा देने वाली AI प्रणालियों का विस्तार करने में मदद की। उस पैमाने तक पहुँचने के लिए किन सबसे बड़ी आर्किटेक्चर-संबंधी या संगठनात्मक बाधाओं को पार करना पड़ा?

सबसे बड़ी बाधा इंफ्रास्ट्रक्चर की जटिलता का S-आकार का वक्र था। जैसे-जैसे मॉडल अधिक डेटा शामिल करने और अधिक ग्राहकों को सेवा देने लगे, हम कंप्यूटिंग क्षमता के एक निर्णायक मोड़ पर पहुँचे। अलग-अलग नोड की क्षमता बढ़ाकर बनाए गए सबसे बड़े नोड भी मेमोरी खत्म होने की त्रुटियाँ दे रहे थे। केवल नोड की संख्या बढ़ाने वाला सरल क्षैतिज विस्तार भी पर्याप्त नहीं था। कंप्यूटिंग क्षमता डेटा के पैमाने के साथ कदम नहीं मिला पा रही थी।

स्वाभाविक प्रतिक्रिया थी कि सीमाओं को पार करने के लिए और उपकरण जोड़ दिए जाएँ। पिछले अनुभव के आधार पर यही मेरा सामान्य तरीका था। हर उपकरण एक सीमित समस्या हल करता था, लेकिन संचालन की जटिलता बढ़ाता था। हमारी ML पाइपलाइन अलग-अलग इंटीग्रेशन के जोड़-तोड़ में बदलने के खतरे में थी। हर नए उपयोग के साथ अधिक जोड़ने का काम, अधिक तरह की विफलताएँ, ऊँची लागत और प्लेटफ़ॉर्म टीम पर अतिरिक्त बोझ आता था।

अंततः Ray और Anyscale पर डेटा प्रसंस्करण, प्रशिक्षण, इंफ़रेंस और मॉडल उपलब्ध कराने की व्यवस्था को एकीकृत करने से हम विस्तार कर पाए। असर तुरंत दिखाई दिया: इंफ्रास्ट्रक्चर लागत बहुत घटी, डेटा की मात्रा बढ़ने के बावजूद प्रशिक्षण चक्र काफ़ी तेज़ हुए और मॉडल कई परिमाण-क्रम अधिक ग्राहकों को सेवा दे सकते थे।

किस बात ने आपको इस चरण पर Anyscale में शामिल होने के लिए प्रेरित किया? आपको क्या लगता है कि Field CTO की भूमिका कंपनियों में AI अपनाने को किस तरह प्रभावित करती है?

Attentive में Anyscale लाने के अनुभव ने ML प्लेटफ़ॉर्म बनाने का मेरा तरीका बुनियादी रूप से बदल दिया। पहले प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग की लागत का एक बड़ा हिस्सा अलग-अलग प्रणालियों को जोड़ने में लगता था। Anyscale से हम उस अतिरिक्त काम का बड़ा हिस्सा हटा पाए और इसके बजाय डेवलपर अनुभव, विश्वसनीयता और प्रदर्शन पर ध्यान दे सके। इस बदलाव का टीम की उत्पादकता और प्रणाली के नतीजों पर गहरा असर पड़ा। Anyscale में आने से मुझे इस समस्या पर पूर्णकालिक काम करने और दूसरे संगठनों को इसी बदलाव से गुज़रने में मदद करने का अवसर मिला। Field CTO के रूप में मेरा मुख्य काम इन व्यावहारिक अनुभवों को दोहराए जा सकने वाले तरीकों में बदलना है, जिन्हें ग्राहक AI का विस्तार करते समय अपना सकें।

कई कंपनियाँ अभी भी AI के पायलट चरण में अटकी हैं। आपके अनुसार, शुरुआती प्रयोगों को बड़े उत्पादन सिस्टम में बदलने की कोशिश में वास्तव में क्या विफल होता है?

AI प्रयोगों से उत्पादन में जाने पर समस्या बहुत कम मामलों में केवल मॉडल तक सीमित होती है। आम तौर पर उसके आसपास की प्रणाली और संचालन विफल होते हैं। कभी टीमें शुरुआत में ही इंफ्रास्ट्रक्चर की सीमाओं से टकरा जाती हैं और मनचाहे पैमाने पर मॉडल को प्रशिक्षित या उपलब्ध नहीं करा पातीं। इसलिए उन्हें मॉडल से सेवा पाने वाले ग्राहकों या उपयोगों की संख्या सीमित करनी पड़ती है। अधिकतर समस्याएँ उत्पादन में अप्रत्याशित विशेष स्थितियों या डेटा में बदलाव के कारण आती हैं। मेमोरी सबसे आम समस्या-स्थलों में से एक है: डेटा का आकार, वितरण या प्रकार बदलने पर कार्यों की मेमोरी खत्म हो जाती है और वे विफल हो जाते हैं। इन समस्याओं का अनुमान लगाना कठिन है और इनके बाद स्वतः संचालन बहाल करना और कठिन है। उत्पादन में AI की विफलताएँ अपरिहार्य हैं। लक्ष्य उन्हें पूरी तरह रोकना नहीं, बल्कि तेज़ी से पहचानना, समझना और ऐसी स्वतः बहाल होने वाली प्रणालियाँ बनाना है जो व्यवसाय पर असर पड़ने से पहले समस्या हल कर दें।

Anyscale के संस्थापक दल का बनाया वितरित कंप्यूटिंग फ़्रेमवर्क Ray, AI वर्कलोड की बुनियाद के रूप में लोकप्रिय हो रहा है। आधुनिक AI इंफ्रास्ट्रक्चर में वितरित निष्पादन इतना महत्वपूर्ण स्तर क्यों बन रहा है?

वितरित निष्पादन और वर्कलोड प्रबंधन AI पाइपलाइनों की बुनियादी आवश्यकताएँ बन गए हैं। आधुनिक AI वर्कलोड स्वभाव से समानांतर होते हैं और बहुत संसाधन माँगते हैं। प्रशिक्षण, इंफ़रेंस और डेटा प्रसंस्करण के लिए CPU और GPU में बड़ी संख्या में कार्यों का समन्वय करना होता है, अक्सर ज़रूरत के अनुसार गतिशील ढंग से। आज के कंप्यूटिंग वातावरण में सीमित संसाधनों पर इन वर्कलोड का प्रबंधन बहुत बड़ा संचालन बोझ है। पारंपरिक प्रणालियाँ इस जटिलता या पैमाने के लिए नहीं बनी थीं। Ray जैसे फ़्रेमवर्क महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे मूल समन्वय को स्वचालित करके टीमों को एक मशीन से हज़ारों नोड तक सहज विस्तार की सुविधा देते हैं। यह AI के लिए मूल रूप से तैयार कंप्यूटिंग की ओर बड़े बदलाव का हिस्सा है। इंफ्रास्ट्रक्चर पुराने प्रतिमानों से ढालने के बजाय विशेष रूप से AI वर्कलोड के पैटर्न के लिए बनाया जाता है।

Anyscale के प्लेटफ़ॉर्म से अधिक कंपनियाँ Ray अपनाने लगी हैं। एकीकृत तरीके को मानक बनाने वाले संगठनों और अलग-अलग उपकरण जोड़ने वाले संगठनों में आपको क्या अंतर दिखाई देता है?

यह अंतर अंततः ध्यान केंद्रित करने की क्षमता और दक्षता का है। कई अलग-अलग प्रणालियों पर निर्भर टीमें उन्हें जोड़ने, असंगतियाँ सँभालने और अलग वातावरण की विफलताओं से निपटने में बहुत समय लगाती हैं। इससे संचालन का अतिरिक्त काम बढ़ता है और प्रयोग धीमे होते हैं। इसके विपरीत, एकीकृत तरीका टीमों को एक प्रणाली सुधारने पर ध्यान देने देता है। इससे विश्वसनीयता, प्रदर्शन और डेवलपर अनुभव बेहतर होते हैं। पैटर्न एक जैसे और समझने में आसान होने से ऑन-कॉल सहायता और डिबगिंग भी सरल होती है। परिणाम केवल तकनीकी दक्षता नहीं, बल्कि संगठनात्मक स्पष्टता भी है।

पूरे जीवनचक्र को समेटने वाले ML प्लेटफ़ॉर्म बनाने के आपके अनुभव के आधार पर, अलग-अलग टीमों में AI अपनाने की गति बढ़ाने के लिए डेवलपर अनुभव यानी DevEx कितना महत्वपूर्ण है?

डेवलपर अनुभव AI अपनाने की गति बढ़ाने के सबसे प्रभावशाली क्षेत्रों में से एक है। जब प्लेटफ़ॉर्म टीमें मानकीकृत कार्यप्रवाह, टेम्पलेट और इंफ्रास्ट्रक्चर की अड़चनें घटाकर प्रणालियों का उपयोग आसान बनाती हैं, तो वे संगठन के हर इंजीनियर की उत्पादकता बढ़ाती हैं। AI में यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि बदलाव बहुत तेज़ हैं और प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए टीमों को विकास के चक्र तेज़ी से दोहराने होते हैं। बेहतर डेवलपर अनुभव सीधे तेज़ प्रयोगों, उत्पादन तक कम समय और अंततः बड़े व्यावसायिक असर में बदलता है। AI प्रोग्रामिंग उपकरण DevEx के इन बुनियादी तत्वों का प्रभाव बढ़ाते हैं। कई मायनों में यह पूरे संगठन की गति बढ़ाने का सबसे आसानी से विस्तार किया जा सकने वाला तरीका है।

AI वर्कलोड बढ़ने पर लागत दक्षता एक बड़ी चिंता बन रही है। प्रदर्शन से समझौता किए बिना इंफ्रास्ट्रक्चर लागत घटाने के किन तरीकों को कंपनियाँ अक्सर नज़रअंदाज़ करती हैं?

AI वर्कलोड का पैमाना बढ़ने पर लागत प्रबंधन अधिक महत्वपूर्ण और जटिल हो जाता है। अक्सर नज़रअंदाज़ की जाने वाली बात यह है कि अकुशलता से लागत कितनी जल्दी बेकाबू हो सकती है, खासकर GPU-आधारित इंफ्रास्ट्रक्चर में। बड़े क्लस्टर हज़ारों नोड शुरू कर सकते हैं। संसाधनों का सही प्रबंधन न होने या उन्हें सही ढंग से बंद न किए जाने पर लागत तेज़ी से जुड़ती जाती है। इससे AI से जुड़ा अनियंत्रित संसाधन-विस्तार होता है: कंप्यूटिंग का उपयोग टीमों की निगरानी और नियंत्रण क्षमता से तेज़ बढ़ता है। समाधान के लिए मज़बूत गवर्नेंस, स्पष्ट निगरानी और स्वचालन चाहिए, जैसे स्वचालित स्केलिंग, स्वचालित समापन और केंद्रीकृत संसाधन प्रबंधन। बड़े पैमाने पर लागत दक्षता केवल संचालन की चिंता नहीं, बल्कि सिस्टम डिज़ाइन का मूल हिस्सा है।

आपने फीचर स्टोर से लेकर रियल-टाइम इंफ़रेंस सिस्टम तक काम किया है। आपके अनुसार बैच और रियल-टाइम AI वर्कलोड के बीच संतुलन कैसे बदल रहा है?

यह संतुलन बुनियादी रूप से नहीं बदला है। आज भी यह व्यावसायिक आवश्यकताओं पर निर्भर है। बैच प्रसंस्करण आम तौर पर कम खर्चीला और चलाने में आसान होता है, इसलिए कई उपयोगों के लिए उपयुक्त है। दूसरी ओर, चैट अनुप्रयोगों या धोखाधड़ी की पहचान जैसी स्थितियों में रियल-टाइम सिस्टम ज़रूरी हैं, जहाँ विलंब सीधे उपयोगकर्ता अनुभव या व्यावसायिक नतीजे को प्रभावित करता है। दोनों तरीके बने रहेंगे। संगठनों को ऐसे प्लेटफ़ॉर्म बनाने चाहिए जो दोनों को प्रभावी ढंग से सहारा दें। चुनाव अंततः लागत, विलंब और विश्वसनीयता के बीच संतुलन पर निर्भर है।

अगले 2–3 वर्षों में एक परिपक्व एंटरप्राइज़ AI प्लेटफ़ॉर्म कैसा होगा? Ray जैसे उपकरण और Anyscale जैसे प्लेटफ़ॉर्म उस भविष्य में कैसे शामिल होंगे?

अगले कुछ वर्षों में परिपक्व एंटरप्राइज़ AI प्लेटफ़ॉर्म की कुछ मुख्य विशेषताएँ होंगी। वे अलग-अलग उपकरणों के संग्रह के बजाय एकीकृत इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर होंगे, जो डेटा प्रसंस्करण से प्रशिक्षण और इंफ़रेंस तक पूरे AI जीवनचक्र को सहारा देगा। तैनाती के बाद उनका निरंतर संचालन सुव्यवस्थित होगा, जिसमें एजेंटों से स्वचालित सिस्टम-स्थिति की समझ, विश्वसनीयता और तेज़ डिबगिंग की क्षमताएँ होंगी। लागत प्रबंधन पूर्वानुमान योग्य और नियंत्रित होगा, जिससे संगठन टिकाऊ ढंग से विस्तार कर सकेंगे। शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह होगी कि वे तेज़ विकास संभव करेंगे और टीमों के लिए विचार से उत्पादन तक पहुँचना आसान बनाएँगे। Ray और Anyscale इस भविष्य में केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। वे AI के लिए विशेष रूप से तैयार आधार देते हैं, जो इस पैमाने और दक्षता को संभव बनाता है।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानकारी चाहने वाले पाठक Anyscale की वेबसाइट पर जा सकते हैं।