텐서플로, 파이토치의 속도를 높이는 분산 라이브러리

파이썬 프로젝트를 쉽게 확장하는 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크 레이를 시작하자. 이 책은 파이썬 프로그래머와 데이터 엔지니어, 데이터 과학자가 로컬에서 레이를 활용하고 컴퓨팅 클러스터를 구성하는 방법을 소개한다. 레이를 이용하여 대규모 머신러닝 프로그램을 구조화하고 실행하는 방법을 익혀보자. 레이가 머신러닝에서 어떤 위치를 차지하고 있으며 다른 도구와 어떻게 밀접하게 통합되는지 이해할 수 있다. 레이를 사용하면 복잡하게만 느껴지던 분산 컴퓨팅이 훨씬 쉬워질 것이다.

독일 함부르크에 사는 데이터 과학 교수이자 소프트웨어 엔지니어. 매우 적극적인 오픈소스 기여자이며 여러 파이썬 패키지의 메인테이너로 활동 중이다. 현재 애니스케일에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 이전에는 패스마인드의 제품 연구 책임자로서 레이 RLlib, 서브, 튠을 활용해 대규모 산업 애플리케이션을 위한 강화학습 설루션을 개발했으며, 스카이마인드에서 DL4J의 개발에 중요한 역할을 맡았다. 또한, 케라스 생태계의 성장과 확장을 도왔으며 하이퍼옵트의 메인테이너이다.