示例# 多模态 AI 管道 开发 生产 无基础设施烦恼 LLM 训练和推理 设置 数据摄入 分布式微调 批量推理 在线服务 生产 音频批量推理 先决条件 设置 流式数据摄入 音频预处理 使用 Whisper 进行 GPU 推理 基于 LLM 的质量过滤器 持久化已精选的子集 分布式 XGBoost 管道 时间序列预测 设置 致谢 可扩展视频处理 分布式 RAG 管道 笔记本 部署 MCP 服务器 为什么选择 Ray Serve 进行 MCP Anyscale 服务优势 先决条件 开发 生产 无基础设施烦恼 构建工具使用的代理 架构概述 依赖项和计算资源要求 实现:构建服务 部署服务 测试代理 后续步骤