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Distributed Computing Framework
Distributed Data Processing
Ray
Ray
6개 레벨
Ray는 대규모 데이터처리를 위한 오픈소스 분산 처리 시스템이에요. 각 작업을 병렬로 실행할 수 있어, 성능과 효율성을 극대화할 수 있어요. Python과의 통합이 뛰어나고 머신러닝 워크플로우에 적합해요.
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6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6
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단계별 역량 인증
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학습 로드맵
6개 레벨
전체 6
Lv 1. Ray를 설치하고 기본 클러스터 구조와 API를 알아요
1. Ray 설치
2. 클러스터 구조 이해
3. Ray CLI 사용
4. Python API 기초
연습 문제
1.
ray start/stop 명령어로 head와 worker를 구성해 클러스터 상태 확인해보기
2.
로컬 환경에 Ray를 설치하고 단일 노드 클러스터를 실행해보기
Lv 2. Ray 태스크와 액터를 활용해 병렬 처리를 구현할 수 있어요
Lv 3. Ray Dataset으로 대용량 데이터를 분산 처리할 수 있어요
Lv 4. Ray Serve로 분산 서비스 배포를 구성할 수 있어요
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Lv 5. 프로덕션 환경에서 Ray 클러스터를 배포하고 관리할 수 있어요
Lv 6. 클러스터를 모니터링하고 로깅해 안정적으로 운영할 수 있어요
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학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요