11P by neo with xguru 2달전 | favorite | 댓글과 토론
  • AI와 Python 애플리케이션을 확장하기 위한 통합 프레임워크
  • 핵심 분산 런타임과 ML 컴퓨팅을 단순화하기 위한 AI 라이브러리 세트로 구성
  • 데이터셋, 분산 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 강화학습, 서빙 등의 기능을 제공함.
  • 대시보드를 사용하여 애플리케이션과 클러스터를 모니터링하고 디버깅 가능
  • 모든 컴퓨터, 클러스터, 클라우드 제공업체 및 Kubernetes에서 실행 가능

Ray를 사용해야 하는 이유

  • 오늘날의 ML 워크로드는 계산 집약적임
  • 랩탑과 같은 단일 노드 개발 환경으로는 이러한 요구 사항을 충족할 수 없음
  • Ray는
    • 파이썬과 AI 애플리케이션을 노트북에서 클러스터로 확장하는 통합된 방법 제공
    • 동일한 코드를 노트북에서 클러스터로 원활하게 확장 가능
    • 범용으로 설계되어 모든 종류의 워크로드를 효율적으로 실행 가능
  • 애플리케이션이 파이썬으로 작성된 경우 다른 인프라 없이 Ray로 확장 가능

GN⁺의 의견

  • Ray는 파이썬 기반 ML/AI 애플리케이션의 손쉬운 분산 처리를 위한 강력한 도구로 보임. 특히 ML 파이프라인 구축, 대규모 데이터 처리, 분산 학습 등에 유용할 것으로 예상됨
  • 다만 프로덕션 환경에 적용하기 위해서는 클러스터 환경 구축과 운영에 대한 노하우가 필요할 것. 이를 위해서는 DevOps 엔지니어와의 협업이 중요함
  • Spark나 Dask 등 기존 분산 처리 프레임워크 대비 차별점이 명확하지 않음. 성능이나 사용 편의성 면에서의 장점을 더 어필할 필요가 있어 보임
  • AI 라이브러리들의 성숙도가 아직 높지 않아 당장 도입하기에는 리스크가 있음. 다만 지속적인 개발과 커뮤니티 지원이 이뤄진다면 향후 유용한 도구가 될 것으로 기대함