레이 서브
Ray Serve
분산 컴퓨팅 프레임워크 Ray 기반의 고성능 모델 서빙 라이브러리
무료WebAPICLI오픈소스멀티모달
웹사이트 방문하기docs.ray.io
jcode와(과) 비교하기레이 서브 대안 모아보기소개
Ray Serve는 분산 컴퓨팅 프레임워크 Ray를 기반으로 수만 개의 모델을 단일 클러스터에서 효율적으로 서빙할 수 있는 분산 모델 서빙 라이브러리입니다. 2025년 Ray Summit에서 Anyscale Runtime·Azure 퍼스트파티 서비스·MLflow/W&B Lineage Tracking 등 주요 업데이트가 발표되었으며, Ray는 PyTorch Foundation(Linux Foundation 산하)에 합류했습니다. 최신 버전은 Ray 2.53.0입니다.
활용 워크플로우
입력
Python 배포 스크립트 (@serve.deployment)모델 아티팩트 (S3, Hugging Face, GCS)실시간 추론 요청 (HTTP, gRPC, ServeHandle)클러스터 리소스 설정 (KubeRay YAML)
레이 서브
Controller 기반 분산 액터 오케스트레이션Proxy 기반 지능형 요청 라우팅 및 부하 분산큐 깊이 및 동시성 기반 적응형 오토스케일링DAG 모델 컴포지션을 통한 추론 파이프라인 구성
출력
확장 가능한 프로덕션급 유추 엔드포인트실시간 성능 메트릭 (Prometheus 연동)분산 추적 및 애플리케이션 로그최적화된 GPU/CPU 자원 활용 리포트
LLM 멀티플렉싱 (Multiplexing)
수천 개의 미세 조정된 LoRA 어댑터를 공유 베이스 모델 위에서 동적으로 로드하여 GPU 메모리 효율을 극대화하는 경로
복합 추론 그래프 (Model Composition)
전처리, 다중 모델 앙상블, 후처리를 하나의 파이썬 클래스 내에서 체이닝하여 복잡한 비즈니스 로직을 구현하는 경로
서버리스 스타일 배포 (KubeRay)
Kubernetes 환경에서 트래픽에 따라 노드와 복제본을 제로(0)까지 스케일링하는 클라우드 네이티브 서빙 경로
핵심 차별점: 별도의 인프라 코드 없이 파이썬 데코레이터만으로 단일 클러스터에서 수만 개의 모델을 동적으로 관리하고 오토스케일링할 수 있는 유연성
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 파이썬 생태계와의 통합이 매우 뛰어나며, 복잡한 비즈니스 로직을 서빙 레이어에 직접 포함시키기 용이합니다. 분산 환경에서의 오토스케일링이 강력하여 트래픽 변동에 유연하게 대응할 수 있습니다.
단점
- Ray 프레임워크 자체에 대한 학습 곡선이 존재하며, 소규모 단일 모델 서빙에는 설정 과정이 다소 과할 수 있습니다.
가격 정보
무료시작 가격: 무료
Ray Serve는 오픈 소스 프레임워크로 무료로 사용할 수 있습니다. 다만, 이를 관리형으로 제공하는 Anyscale 플랫폼을 이용할 경우 사용한 리소스(CPU, GPU 등)에 따라 비용이 발생하는 종량제(Pay-as-you-go) 방식이 적용됩니다. Anyscale은 신규 사용자에게 $100의 무료 크레딧을 제공하여 초기 테스트를 지원합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 대규모 멀티 테넌트 LLM 플랫폼 구축
- 실시간 고성능 추천 엔진 서빙
- 복합 AI 에이전트 워크플로우 배포
- 비용 최적화된 대규모 모델 멀티플렉싱
대상 사용자
머신러닝 엔지니어MLOps 전문가대규모 AI 인프라 팀
연동 서비스
KubernetesPyTorchTensorFlowHugging FacePrometheus
태그
모델 서빙MLOps분산 컴퓨팅Ray인프라오픈소스
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-04-22 Ray 2.55.1이 출시되었습니다. Ray Serve에서 HAProxy 기반 인그레스 통합 및 gRPC 양방향 스트리밍 지원이 추가되었으며, Pydantic v1 지원 종료 및 HTTP 프록시 대체 계획이 공지되었습니다.
- 2025-11-04 Anyscale·Microsoft 협력으로 Azure 퍼스트파티 AI 컴퓨팅 서비스 출시. | 2025년 Ray Summit에서 Anyscale Runtime·MLflow Lineage Tracking·CoreWeave 완전 관리형 Ray 발표. 소스: https://www.anyscale.com/blog/ray-summit-2025-anyscale-product-updates | Ray, PyTorch Foundation(Linux Foundation) 합류. 소스: https://www.anyscale.com/blog/ray-by-anyscale-joins-pytorch-foundation
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