ray

Ray는 Python 및 AI 애플리케이션의 확장을 위해 설계된 AI 컴퓨팅 엔진입니다. 이는 코어 분산 런타임과 머신러닝 컴퓨팅 워크로드를 단순화하기 위한 일련의 전문 AI 라이브러리로 구성됩니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다: Ray Core 추상화: - Tasks: 클러스터 전체에서 실행되는 상태 비저장(Stateless) 함수입니다. - Actors: 상태 저장(Stateful) 워커 프로세스입니다. - Objects: 클러스터 전체에서 액세스 가능한 불변 값입니다. Ray AI 라이브러리: - Data: 확장 가능한 ML 데이터셋을 위한 라이브러리입니다. - Train: 분산 학습을 위한 라이브러리입니다. - Tune: 확장 가능한 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리입니다. - RLlib: 확장 가능한 강화 학습을 위한 라이브러리입니다. - Serve: 확장 가능하고 프로그래밍 가능한 모델 서빙을 위한 라이브러리입니다. Ray에는 모니터링을 위한 Ray Dashboard와 문제 해결을 위한 Ray Distributed Debugger와 같은 내장 관측성 도구가 포함되어 있습니다. 또한 로컬 머신, 클라우드 제공업체 및 Kubernetes를 포함한 다양한 환경과 호환됩니다.