Ray Serve는 Ray 프레임워크를 기반으로 구축된 분산 서빙 라이브러리로, 분산 클러스터 전반에 걸쳐 모델 및 비즈니스 로직의 확장 가능한 서빙을 위해 설계되었습니다.
핵심 포인트
Accel Partners, Coatue Management, Databricks, Founders Fund, CapitalG
overview
Ray Serve는 데이터 과학자, ML 엔지니어, ML 플랫폼 엔지니어 및 LLM 개발자가 모델 및 비즈니스 로직의 확장 가능한 서빙을 가능하게 하는 분산 서빙 라이브러리 도구입니다. 복잡한 복합 모델 파이프라인을 포함하여 분산 클러스터 전반에 걸쳐 연산 집약적인 머신러닝 워크로드 확장을 위해 설계되었습니다. Ray Serve는 병렬 컴퓨팅을 위한 광범위한 Ray 생태계와 통합되어 머신러닝 모델 및 애플리케이션 훈련 및 배포를 위한 확장성을 제공합니다.
features
Ray Serve는 분산 환경에서 머신러닝 모델 및 비즈니스 로직을 배포하고 관리하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 그 아키텍처는 다양한 워크로드와 복잡한 모델 종속성을 처리하는 데 중요한 동적 리소스 할당 및 유연한 스케줄링을 지원합니다.
use cases
Ray Serve는 머신러닝 모델 및 애플리케이션 배포를 위한 강력하고 확장 가능한 솔루션을 필요로 하는 데이터 과학자, ML 엔지니어, ML 플랫폼 엔지니어 및 LLM 개발자를 주로 대상으로 합니다. 특히 복잡한 모델 파이프라인 및 동적 리소스 할당이 필요한 시나리오에 매우 적합합니다.
how to use
Ray Serve를 사용하려면 일반적으로 Ray 프레임워크를 설치한 다음 Serve 라이브러리를 활용하여 서빙 애플리케이션을 정의하고 배포합니다. 이 과정에는 분산 실행을 위한 모델, 비즈니스 로직 및 리소스 요구 사항 지정이 포함됩니다.
pricing
Ray Serve는 유료 모델로 운영되며, 사용자가 기능을 탐색할 수 있도록 무료 티어를 제공합니다. 무료 티어는 초기 사용을 위해 100달러 크레딧을 제공하여 즉각적인 재정적 부담 없이 분산 서빙을 실험할 수 있도록 합니다.
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