레이 (분산 컴퓨팅) 편집하기

레이(Ray)는 머신 러닝 및 분산 애플리케이션을 위한 범용 분산 컴퓨팅 프레임워크이다.
==개요==
레이는 파이썬 중심의 API를 기반으로 하며, 간결한 코드로 대규모 분산 처리를 가능하게 해주는 범용 분산 실행 엔진이다. Ray는 동시성(concurrency), 병렬성(parallelism), 분산성(distribution)을 모두 지원하며, 특히 강화 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 대규모 데이터 처리 등의 머신 러닝 워크로드에 적합하다. 서버리스(serverless) 방식의 분산 실행 모델을 채택하여 사용자가 인프라를 직접 관리하지 않고도 작업을 분산 실행할 수 있도록 설계되었다.
==주요 특징==
*파이썬 기반의 간단한 API 제공
*함수 기반의 원격 실행(Remote Function) 및 액터(Actor) 모델 지원
*스케일 아웃 가능한 병렬 처리 프레임워크
*다양한 머신 러닝 툴킷과 통합(TensorFlow, PyTorch 등)
*자동 리소스 관리 및 스케줄링 기능 포함
*강화 학습, 서빙, 튜닝을 위한 하위 프레임워크 포함(Ray RLlib, Ray Serve, Ray Tune)
==주요 구성 요소==
*'''Ray Core''': 분산 태스크 및 액터 실행을 위한 기본 모듈
*'''Ray Tune''': 대규모 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리
*'''Ray RLlib''': 강화 학습 알고리즘의 분산 학습을 위한 프레임워크
*'''Ray Serve''': 머신 러닝 모델 서빙을 위한 확장 가능한 서버리스 솔루션
*'''Ray Data''': 분산 데이터 로딩 및 전처리를 위한 컴포넌트
==예시 코드==
<syntaxhighlight lang="python">
import ray

ray.init()

@ray.remote
def f(x):
    return x * x

futures = [f.remote(i) for i in range(4)]
print(ray.get(futures))
</syntaxhighlight>위 예시는 4개의 태스크를 병렬로 실행한 뒤 결과를 수집하는 단순한 병렬 처리 예제이다.
==사용 사례==
*대규모 강화 학습 환경 구축 및 실험(RLlib)
*수천 개의 하이퍼파라미터 조합을 통한 모델 최적화(Ray Tune)
*실시간 모델 예측 요청 처리(Ray Serve)
*분산 데이터 로딩 및 전처리(Ray Data)
*일반적인 병렬 처리 및 배치 작업 수행
==Ray와 다른 프레임워크 비교==
*Dask와 유사한 파이썬 중심의 API를 제공하지만, Ray는 액터 모델 기반의 상태 유지 작업에 더 적합하다.
*Apache Spark보다 경량이며, 머신 러닝에 특화된 구성 요소를 포함하고 있다.
*Celery와 달리 분산 스케줄링 및 리소스 관리를 자동으로 처리한다.
==같이 보기==
*[[분산 처리]]
*[[강화 학습]]
*[[하이퍼파라미터 최적화]]
*[[서버리스 컴퓨팅]]
*[[파이썬]]
==참고 문헌==
*Moritz, Philipp et al. ''Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications''. Proceedings of the 13th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 2018.
*Anyscale, Inc. ''The Ray Documentation''. https://docs.ray.io/
==각주==
[[분류:분산 컴퓨팅]]