# Linux下如何部署Ray集群 ## 1. Ray简介 Ray是一个开源的分布式计算框架，由UC Berkeley RISELab开发，旨在简化分布式Python应用的开发。它提供了以下核心能力： - **任务并行**：通过`@ray.remote`装饰器轻松实现函数和类的分布式执行 - **Actor模型**：支持有状态的分布式对象 - **自动扩展**：根据负载动态调整资源 - **统一API**：单机与集群使用相同接口 典型应用场景包括： - 机器学习训练与推理 - 超参数调优 - 强化学习 - 大规模数据处理 ## 2. 环境准备 ### 2.1 硬件要求 | 节点类型 | 建议配置 | |----------------|----------------------------| | Head节点 | 4核CPU/16GB内存/100GB存储 | | Worker节点 | 根据工作负载动态扩展 | ### 2.2 软件依赖 - 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04或CentOS 7/8 - Python：3.7+ - pip：最新版本 - SSH：节点间免密登录配置 ### 2.3 网络配置 ```bash # 检查防火墙状态 sudo ufw status # 开放Ray端口（默认6379, 8265等） sudo ufw allow 6379/tcp sudo ufw allow 8265/tcp # 创建Python虚拟环境 python3 -m venv ~/ray_env source ~/ray_env/bin/activate # 安装Ray核心包 pip install -U pip pip install 'ray[default]' import ray ray.init() @ray.remote def hello(): return "Hello from Ray!" print(ray.get(hello.remote())) Ray集群采用主从架构： - Head节点：负责集群协调和任务调度 - Worker节点：执行计算任务
# 启动Head节点 ray start --head --port=6379 --dashboard-port=8265 # 输出示例： """ ... -------------------- Ray runtime started. -------------------- Next steps: To connect to this Ray runtime from another node, run ray start --address='192.168.1.100:6379' --redis-password='5241590000000000' """ 在每个Worker节点执行：
ray start --address='<head-node-ip>:6379' --redis-password='5241590000000000' import ray ray.init(address='auto') # 查看集群节点 print(ray.nodes()) # 分布式执行测试 @ray.remote def get_node_id(): import socket return socket.gethostname() results = [get_node_id.remote() for _ in range(10)] print(set(ray.get(results))) 创建autoscaling.yaml：
cluster_name: ray-cluster provider: type: aws region: us-west-2 auth: ssh_user: ubuntu available_node_types: worker: resources: {"CPU": 2} node_config: InstanceType: m5.large ImageId: ami-0abcdef1234567890 head_node_type: worker autoscaling: min_workers: 2 max_workers: 10 启动命令：
ray up autoscaling.yaml # 指定任务资源需求 @ray.remote(num_cpus=2, num_gpus=1) def gpu_task(): pass # 启动时指定共享内存大小 ray start --head --object-store-memory=100000000 访问http://<head-node-ip>:8265查看集群状态：
日志默认位置： - Head节点：/tmp/ray/session_latest/logs - Worker节点：/tmp/ray/session_latest/logs
# 停止节点 ray stop # 查看运行时状态 ray status # 集群性能分析 ray memory import ray from hyperopt import fmin, tpe, hp ray.init(address='auto') @ray.remote def train_model(params): # 模拟训练过程 loss = params['x']**2 + params['y']**2 return loss def optimize(): space = { 'x': hp.uniform('x', -10, 10), 'y': hp.uniform('y', -10, 10) } best = fmin( fn=lambda params: ray.get(train_model.remote(params)), space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100 ) return best print(optimize()) 节点无法加入集群
redis-password是否匹配任务卡死
# 查看任务状态 ray list actors ray list tasks 内存不足
object-store-memoryray.put()手动管理对象生命周期资源规划
num_cpus=0.5提高利用率数据共享
# 使用共享对象减少数据传输 data_ref = ray.put(large_data) results = [process.remote(data_ref) for _ in range(100)] 弹性设计
# 自动重试机制 @ray.remote(max_retries=3) def unreliable_task(): ... 提示：生产环境部署建议结合Kubernetes使用Ray的Operator进行容器化管理，可获得更好的资源隔离和调度能力。 “`
这篇文章共计约1800字，采用Markdown格式编写，包含以下要素： 1. 多级标题结构 2. 代码块和表格展示 3. 实际配置示例 4. 故障处理建议 5. 最佳实践指导 6. 扩展学习资源
可根据实际环境需求调整具体参数和配置细节。
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