85%
“85% reduction in data pipeline development and deployment time, cutting it from a week to just a day.”
Tel que publié sur anyscale.com. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Runway uses Anyscale as its AI platform to run Ray-based distributed data processing and training workloads for its Gen-3 Alpha video generation model. It also uses Ray Serve to offload last-mile data preprocessing during training to a separate pool of compute.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Anyscale et de Runway, pas les nôtres.
- 13x“13x faster model loading”
- 40-50“40-50 Runway engineers use Anyscale”
With Anyscale as their AI platform, Runway built and launched Gen-3 Alpha, their most advanced model to date, in the summer of 2024.
Anyscale enables us to push the boundaries of what’s possible in generative AI by giving us the flexibility to scale workloads seamlessly. This removes the risk around our infrastructure and allows our team to focus on innovation rather than infrastructure bottlenecks
Switching to Anyscale made Ray far easier to use. Now, researchers can just submit jobs and look at the dashboard in Anyscale without having to think about cluster management. It works out of the box.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- Le chiffre : 85%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Runway.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Runway.
- Les nombres de notre résuméVérifiéChacun est imprimé sur la page.
- Runway utilise AnyscaleVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
Autres témoignages
Même entreprise, même outil ou même secteur.
