Ray分布式应用部署

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。

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