Der Anwendungsfall: wie Mirakl Anyscale einsetzt
Mirakl uses Anyscale's managed Ray platform to run fine-tuned, smaller open-source LLMs with LoRA adapters for batch inference. This automates catalog onboarding for marketplace sellers, with GPU clusters that autoscale to match traffic.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Anyscale. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
Consistent peak performance, handling 80k+ token/sec generations without latency.
automating onboarding for over 10 million products each month
they can scale up to 20 GPU nodes during peak hours, but scale down to near-zero GPUs overnight
By intelligently routing up to 90% of catalog traffic to LLaMA 3.1 8B
In den Worten des Kunden
Using GPT-4 would have cost us more than half a million dollars per month… with Anyscale and fine-tuned LLaMA models, we brought that down by 3× while scaling to millions of products.Weitere KI-Tools von Mirakl
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Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
AttentiveBestätigt
Bedrock RoboticsBestätigt
BonsaiBestätigt
CanvaBestätigt
Chef RoboticsBestätigt
CoactiveBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Anyscale. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
anyscale.com- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 3xGeprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Mirakl.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Mirakl.
- Mirakl nutzt AnyscaleGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Investing in fine-tuned open-source models and leveraging Anyscale to manage Ray orchestration saved the company 3x in inference costs compared to using OpenAI API for all listings.