- Framework terpadu untuk menskalakan aplikasi AI dan Python
- Terdiri dari runtime terdistribusi inti dan serangkaian library AI untuk menyederhanakan komputasi ML
- Menyediakan fitur seperti dataset, pelatihan terdistribusi, hyperparameter tuning, reinforcement learning, dan serving.
- Dapat memantau dan melakukan debugging aplikasi serta cluster menggunakan dashboard
- Dapat dijalankan di semua komputer, cluster, penyedia cloud, dan Kubernetes
Mengapa menggunakan Ray
- Workload ML saat ini bersifat intensif komputasi
- Lingkungan pengembangan single-node seperti laptop tidak dapat memenuhi kebutuhan ini
- Ray
- Menyediakan cara terpadu untuk menskalakan aplikasi Python dan AI dari notebook ke cluster
- Kode yang sama dapat diskalakan dengan mulus dari notebook ke cluster
- Dirancang untuk penggunaan umum sehingga dapat menjalankan semua jenis workload secara efisien
- Jika aplikasi ditulis dalam Python, aplikasi tersebut dapat diskalakan dengan Ray tanpa infrastruktur lain
Opini GN⁺
- Ray tampak sebagai alat yang kuat untuk pemrosesan terdistribusi yang mudah pada aplikasi ML/AI berbasis Python. Khususnya, alat ini diperkirakan akan berguna untuk membangun pipeline ML, memproses data skala besar, dan pelatihan terdistribusi
- Namun, untuk diterapkan di lingkungan produksi, diperlukan know-how dalam membangun dan mengoperasikan lingkungan cluster. Untuk itu, kolaborasi dengan engineer DevOps sangat penting
- Dibandingkan framework pemrosesan terdistribusi yang sudah ada seperti Spark atau Dask, diferensiasinya belum terlihat jelas. Perlu lebih menonjolkan keunggulan dalam hal performa atau kemudahan penggunaan
- Tingkat kematangan library AI-nya masih belum tinggi, sehingga ada risiko jika langsung diadopsi sekarang. Namun, jika pengembangan berkelanjutan dan dukungan komunitas terus berjalan, Ray diharapkan dapat menjadi alat yang berguna di masa depan
Belum ada komentar.