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핵심 요약
Ray Data의 스트리밍 실행과 이기종 스케줄링을 통해 CPU 전처리, VLM 주석 달기, 임베딩 생성을 단일 파이프라인으로 통합하여 자원 활용도를 극대화할 수 있다.
배경
고품질 비디오 데이터 큐레이션은 CPU와 GPU 자원을 불균형하게 사용하여 전통적인 파이프라인에서는 자원 낭비가 빈번하다.
대상 독자
ML 엔지니어, 데이터 엔지니어, 플랫폼 엔지니어
의미 / 영향
Ray Data를 도입하면 복잡한 멀티모달 비디오 처리 파이프라인에서 자원 활용도를 획기적으로 개선할 수 있다. 이는 대규모 비디오 데이터셋 큐레이션 비용을 절감하고 모델 학습 속도를 높이는 데 기여한다.
챕터별 상세
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Ray Data 소개 및 파이프라인 개요
비디오 데이터 큐레이션의 어려움과 기존 파이프라인의 자원 낭비 문제를 설명한다. Ray Data의 스트리밍 실행과 이기종 스케줄링을 통해 CPU와 GPU 단계를 통합하여 자원 활용도를 높이는 해결책을 제시한다.
전통적인 데이터 파이프라인은 CPU와 GPU 작업이 분리되어 있어 자원 유휴 시간이 발생하기 쉽다.
15:00
데이터 수집 및 전처리
Hugging Face의 FineVideo 데이터셋에서 원본 비디오를 스트리밍하는 과정을 다룬다. CPU를 활용하여 씬 감지, 품질 필터링, 키프레임 추출을 수행하는 전처리 단계를 구현한다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 데이터로, 전처리를 통해 유의미한 클립으로 분할하는 과정이 필수적이다.
30:00
분산 GPU 추론 및 VLM 주석
Ray Data를 활용한 분산 GPU 추론을 수행한다. VLM을 사용하여 비디오 데이터의 의미론적 주석을 생성하고, 이를 JSON 형식으로 구조화하여 데이터셋에 추가한다.
VLM은 시각적 정보와 텍스트 정보를 결합하여 비디오의 내용을 이해하고 설명하는 데 사용된다.
45:00
임베딩 생성 및 파이프라인 통합
CPU 액터 풀을 활용하여 임베딩을 생성한다. CPU와 GPU 단계를 하나의 스트리밍 파이프라인으로 통합하여 자원 활용을 최적화하고, 최종적으로 큐레이션된 Parquet 데이터셋을 저장한다.
임베딩은 비디오 데이터를 벡터화하여 검색 및 분석에 활용할 수 있게 한다.
실무 Takeaway
- Ray Data의 스트리밍 실행을 활용하면 CPU와 GPU 단계를 융합하여 자원 유휴 시간을 최소화할 수 있다.
- 이기종 스케줄링을 통해 각 단계별로 필요한 자원(CPU/GPU)을 동적으로 할당하여 파이프라인 효율을 높일 수 있다.
- CPU 액터 풀을 활용하면 임베딩 생성과 같은 CPU 집약적 작업을 효율적으로 분산 처리할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 29.수집 2026. 05. 29.출처 타입 YOUTUBE
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