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Ray는 Python으로 작성되어 있으며, TensorFlow, PyTorch와 같은 다른 ML 프레임워크와의 호환성이 뛰어나면서 이미 구축된 ML 솔루션에 쉽게 통합할 수 있다는 느낌을 받았다.

이 글을 읽으면서 기존의 AI 워크로드에서 Ray를 효과적으로 도입할 수 있는 방법을 알 수 있었으며 Ray를 이용하여 분산 시스템과 MLOps인프라를 구축한다는 측면에서 AI의 자원적 한계를 극복할 수 있음을 느꼈다.

Ray를 통해 확장성을 갖추고 배포 가능한 방법으로 AI를 활용하는 것을 경험할 수 있었다. 로컬 환경이든 클라우드 환경이든, Ray를 통해 트래픽에 따라 쉽게 확장하여 안정적으로 서비스를 제공할 수 있는 방법을 익힐 수 있을것이다.