텐서플로, 파이토치의 속도를 높이는 분산 라이브러리!
파이썬에 쉽고 빠른 병렬화를 구현하는 레이를 소개합니다.
[미리보기]
우리는 머신러닝 시스템의 성능을 향상시키기 위해 많은 데이터를 사용하며, 이로 인해 모델의 크기는 점점 커지고 있는데요. AI 시스템에 필요한 연산의 수가 초당 1000조회를 넘어가는 시점에서 절대적으로 필요한 것은 분산 컴퓨팅입니다. 이때 유용하게 활용할 수 있는 라이브러리가 바로 레이입니다.
레이(Ray)는 분산 컴퓨팅 전용 파이썬 라이브러리입니다. 간단한 코드 변경으로 빠른 병렬화와 확장 가능한 분산 처리를 지원합니다. 소규모 작업부터 대규모 클러스터까지 다양한 규모에서 높은 성능을 제공하며, API의 범위도 유연해 다양한 상황에 사용할 수 있죠. 특히 텐서플로나 파이토치 같은 라이브러리와의 통합을 지원해 데이터 과학자에게도 유용합니다.
『러닝 레이』는 이 매력적인 레이를 통해 강력한 분산 애플리케이션과 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 레이를 이용하여 대규모 머신러닝 프로그램을 구조화하고 실행하는 방법을 익힐 수 있습니다.
레이를 사용하면 항상 복잡하게만 느껴지던 분산 컴퓨팅이 보다 쉽게 다가올 것 입니다.
대상 독자
- 데이터 과학과 머신러닝에 레이를 사용하려는 데이터 관련 종사자
- 파이썬으로 분산 컴퓨팅을 구현하는 방법이 궁금한 개발자
주요 내용
- 하이퍼파라미터 최적화를 시행하는 레이 튠
- 강화학습을 수행하는 레이 RLlib
- 분산 훈련을 지원하는 레이 트레인
- 대용량 데이터를 처리하는 레이 데이터셋
- 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 레이 AIR