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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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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
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