要在多台计算机上部署Ray集群,您需要在所有节点上安装Ray,然后启动Ray集群。接下来,详细介绍如何在多台计算机上部署Ray集群。
安装Ray:
在所有节点(主节点和工作节点)上,安装Ray。使用pip进行安装:
pip install ray
配置集群:
在主节点上创建一个名为ray_cluster.yaml的集群配置文件。它将包含关于集群的配置信息,如下所示:
cluster_name: example_cluster
min_workers: 1
max_workers: 10
initial_workers: 1
autoscaling_mode: default
docker:
image: "rayproject/ray:latest"
container_name: "ray_container"
pull_before_run: True
run_options: []
target_utilization_fraction: 0.8
idle_timeout_minutes: 5
provider:
type: aws
region: us-west-2
availability_zone: us-west-2a
cache_stopped_nodes: True
auth:
ssh_user: ubuntu
head_node:
InstanceType: m5.large
ImageId: ami-0c55b159cbfafe1f0 # Example Ubuntu image
worker_nodes:
InstanceType: m5.large
ImageId: ami-0c55b159cbfafe1f0 # Example Ubuntu image
InstanceMarketOptions:
MarketType: spot
file_mounts: {}
initialization_commands:
- pip install ray
此配置文件描述了一个在AWS上部署的示例集群,使用了一个主节点(head_node)和多个工作节点(worker_nodes)。根据您的实际需求,您可以在此处自定义集群的配置。
启动Ray集群:
在主节点上,使用以下命令启动Ray集群:
ray up ray_cluster.yaml
这将启动一个名为example_cluster的Ray集群。集群启动后,您可以通过SSH连接到主节点。
连接到集群:
为了在集群上运行Ray作业,需要在Python脚本中指定集群的地址。以下是一个示例Python脚本,它连接到刚刚启动的Ray集群并执行简单的任务:
import ray
# Connect to the running Ray cluster
ray.init(address="auto")
@ray.remote
def example_task(x):
return x * 2
# Run the remote task on the cluster
result_ref = example_task.remote(10)
result = ray.get(result_ref)
print(f"Result: {result}")
# Disconnect from the cluster
ray.shutdown()
关闭集群:
一旦完成作业,您可以使用以下命令关闭Ray集群:
ray down ray_cluster.yaml
这些步骤将帮助您在多台计算机上部署Ray集群。请注意,这里展示的配置是一个示例,您需要根据实际情况修改配置文件。